Senior Software Engineer, Productization – AI Systems

🕒 vor 2 Monaten

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote

💵 $142.000 - $153.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🧑‍💻 Full-Stack-Entwickler

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

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Aptima

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 1995

🤖 Künstliche Intelligenz

📚 Bildung

🏛️ Regierung

Artificial Intelligence • Education • Government

Aptima steht an der Spitze der Revolutionierung, wie Menschen lernen, trainieren und arbeiten, indem sie fortschrittliche Technologien der künstlichen Intelligenz nutzen. Ihre Mission ist es, die menschliche Leistung durch das durchdachte Design und die Entwicklung von menschenzentrierten KI-Systemen zu optimieren. Mit Projekten wie dem Sidekick Training Accelerator™ automatisieren und verbessern sie die Entwicklung von Trainingsprogrammen, indem sie generative KI und große Sprachmodelle nutzen. Aptima arbeitet mit Institutionen wie der US Navy zusammen, um KI-Lösungen zu entwickeln, die die Trainingsentwicklung beschleunigen und ihr Fachwissen bei Veranstaltungen wie der I/ITSEC unter Beweis stellen. Ihre Initiativen konzentrieren sich darauf, menschliche Fähigkeiten im Zeitalter der KI zu verbessern, indem sie Herausforderungen in den Bereichen Training, Lernen und Einsatzbereitschaft angehen.

Beschreibung

• Lead the technical maturation of advanced prototypes into production-ready systems, identifying gaps in architecture, scalability, reliability, and usability. • Define and drive technical roadmaps that align product features with customer requirements. • Identify and implement variability points to enable rapidly tailoring solutions to the needs of different customers. • Establish criteria for MVPs, beta releases, and production readiness. • Lead planning and implementation of system architectures for AI-enabled software systems, including APIs, services, data pipelines, and deployment infrastructure. • Make informed tradeoffs between research flexibility and product stability, performance, and maintainability. • Guide refactoring of research codebases into modular, reusable, and testable components. • Collaborate with UI/UX designers to understand and incorporate end user interaction needs into architecture decisions. • Design and implement workflows for training, evaluation, deployment, and monitoring of AI/ML models. • Establish MLOps practices including versioning, reproducibility, CI/CD, performance monitoring, and lifecycle management. • Work closely with researchers to transition experimental models into operational pipelines. • Lead containerized deployments using Docker and related tooling; support cloud and on-premise environments. • Apply modern DevSecOps practices to improve system reliability, security, observability, monitoring, logging, and operational diagnostics. • Anticipate operational risks and design mitigations for real-world usage.

🎯 Anforderungen

• Bachelor’s degree in Computer Science, Engineering, Data Science, or a related field (or equivalent practical experience). • Ability to obtain and maintain a U.S. Government security clearance. • 6+ years of professional experience in software engineering, with demonstrated ownership of complex systems. • Strong proficiency in Python and experience with production-quality software development. • Demonstrated experience transitioning prototypes or early-stage systems into production or near-production environments. • Strong understanding of AI/ML systems, including model integration, evaluation, and deployment considerations. • Hands-on experience with containerization (Docker) and modern deployment workflows. • Ability to lead technical planning, break down ambiguous problems, and drive execution across teams. • Strong communication skills and comfort working with researchers, engineers, and external stakeholders. • Willingness to travel to support integration, deployment, or customer activities.