AI/ML Platform Engineer

🕒 il y a 15 jours

⚔️ Virginia – Distant

⚔️ Virginia – Remote

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🏗️ Ingénieur Plateforme

👻 Score fantôme 10%

Ce que ça veut dire : la probabilité que personne ne recrute vraiment pour cette offre.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Fondée en 1969

☁️ SaaS

📣 Marketing

🏢 Entreprise

💰 €500 000 000 Post-IPO Debt - SAIC en 2025-09

SaaS • Marketing • Enterprise

SAIC est représenté dans le contenu fourni par des textes marketing et produits correspondant à Bitly – une plateforme de gestion de liens et de QR codes basée sur le cloud. Le matériel décrit une offre de SaaS pour le raccourcissement d'URL, les QR Codes dynamiques, l'analyse des liens, les pages de destination adaptées aux mobiles, les liens de marque, le suivi des campagnes UTM, les cartes de visite numériques, les API pour développeurs et les fonctionnalités améliorées par l'IA. Il cible les commerçants, les développeurs et les entreprises de divers secteurs (commerce de détail, produits de grande consommation, hôtellerie, médias, santé, finance, éducation) et met l'accent sur les intégrations, l'analytique et les capacités de niveau entreprise. Remarque: le texte fourni semble être le contenu du site Web de Bitly plutôt qu'une information sur SAIC ; si vous faisiez référence à l'entreprise de défense/technologie SAIC (Science Applications International Corporation), veuillez fournir le contenu pertinent.

Description

• 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.

🎯 Exigences

• 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.

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