AI/ML Platform Engineer

🕒 vor 2 Tagen

⚔️ Virginia – Remote

⚔️ Virginia – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🏗️ Plattformingenieur

👻 Geisterscore 10%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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SAIC

WebsiteLinkedInAlle Stellen

10.000+ Mitarbeiter

Gegründet 1969

☁️ SaaS

📣 Marketing

🏢 Unternehmen

💰 €500.000.000 Post-IPO Debt - SAIC im 2025-09

SaaS • Marketing • Enterprise

SAIC wird in dem bereitgestellten Inhalt durch Marketing- und Produkttexte repräsentiert, die Bitly — eine cloudbasierte Plattform für Linkmanagement und QR-Codes — entsprechen. Das Material beschreibt ein SaaS-Angebot für URL-Verkürzung, dynamische QR-Codes, Link-Analyse, mobilefreundliche Landing-Pages, gebrandete Links, UTM-Kampagnentracking, digitale Visitenkarten, Entwickler-APIs und durch KI verbesserte Funktionen. Es richtet sich an Vermarkter, Entwickler und Unternehmen in verschiedenen Branchen (Einzelhandel, Konsumgüter, Gastgewerbe, Medien, Gesundheitswesen, Finanzen, Bildung) und betont Integrationen, Analytik und unternehmensgerechte Funktionen. Hinweis: Der bereitgestellte Text scheint der Inhalt der Bitly-Website zu sein und nicht Informationen über SAIC; wenn Sie das Verteidigungs-/Technologieunternehmen SAIC (Science Applications International Corporation) meinten, geben Sie bitte relevante Inhalte an.

Beschreibung

• Enable AI/ML platform services as a governed, multi-tenant enterprise offering across traditional ML, GenAI, and agentic AI. • Provide governed access to frontier models through an AI gateway layer, RAG infrastructure, knowledge bases, vector databases, embedding pipelines, per-tenant guardrails, grounding validation, and feedback mechanisms. • Enable agentic AI patterns including orchestration frameworks, tool/API integration, memory and state management, human-in-the-loop controls, and safety guardrails. • Enable traditional ML operationalization through governed training environments, model deployment pipelines with TAI controls, and fleet-wide drift and quality monitoring. • Partner directly with customers from concept through production handoff, owning requirements, specifications, solution design, implementation, and delivery. • Evaluate and integrate new AI/ML platform capabilities, tools, and services. • Build repeatable and portable platform onboarding patterns and IaC templates using Terraform and CloudFormation, with SSO integration. • Develop secure API-based model access and inference endpoints consistent with governance and security standards. • Document reusable patterns, frameworks, and APIs for future deployments.

🎯 Anforderungen

• Bachelor’s or master’s degree in computer science, Machine Learning, or a related field. • 5+ years of current, hands-on AI/ML engineering experience actively writing code, building pipelines, and architecting systems across traditional ML, GenAI, and/or agentic AI. • Demonstrated platform-level thinking and experience enabling AI/ML capabilities as a managed service, including governed multi-tenant compute, model deployment pipelines with guardrails, GenAI access layers, or agentic orchestration infrastructure. • Strong proficiency in Python and hands-on experience with PyTorch, TensorFlow, HuggingFace, LangChain, or equivalent. • Hands-on experience with cloud-based AI/ML platforms such as Databricks, SageMaker, or equivalent, including model development, MLOps, data governance, and multi-tenant operationalization. • Hands-on experience with GenAI and LLM frameworks, RAG pipelines, vector databases, embedding models, prompt engineering, and governed model access layers. • Strong IaC and cloud engineering skills with Terraform, CloudFormation, AWS-native services, enterprise SSO integration, and cloud security patterns. • Knowledge of federal security and governance standards, including FedRAMP, NIST 800-53, and data isolation best practices. • Proven ability to work directly with customers and translate ambiguous problem statements into requirements, specifications, and working solutions end to end. • Comfortable working in regulated environments with governance requirements and security standards. • Desired: experience with agentic AI frameworks, AI gateway patterns such as LiteLLM, vector databases including Pinecone, FAISS, Weaviate, or Amazon OpenSearch Vector, CI/CD and MLOps practices including MLflow, Git, and Docker, and regulated-industry experience.