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职位：高级NLP数据科学家/机器学习工程师。
地点：1775 Tysons Blvd，VA（工作时间为美国东部时间9-5 PM）
持续时间：全职。
职位描述：
他们将作为专家顾问在联邦机构合作伙伴中发挥作用，制定项目计划并管理交付活动，提供领导力并影响技术AI/ML解决方案的采用。
评估将人工智能（AI）解决方案整合到下一代工具和流程中，以增强技术解决方案，支持专利和商标系统的持续改进和可靠性。
建立解决方案，利用人工智能获得效率，涉及以下流程：图像搜索，分类，检索先前的技术，分析传入申请和信息管理。
开发人工智能和机器学习能力，推动机构运营的改进，包括分类，路由和评估专利申请，以及增强企业级信息技术平台，自动化和数据分析。
创建解决方案，以识别或减少不当活动和欺诈图像，为审查员和商标律师提供新的能力，完成彻底的搜索和审查，
改善申请人和公众的客户体验，将数据转化为可行的业务智能。
捕捉特定的AI/ML技术能力（例如战略，路线图，操作手册），以记录政府间的最佳实践
分析和解释AI/ML解决方案，同时确立和维护高道德标准
与内部团队和/或私营行业合作伙伴合作，了解并运用创新的AI/ML和数字技术来改变业务流程。
资格：
具有设计和实施跨职能企业人工智能（AI）和机器学习（ML）解决方案的经验。此经验必须包括以下所有内容：
5年以上在人工智能实施方面的领导角色和技能，具有自然语言处理（NLP），专家系统进化计算和深度机器学习/神经网络领域的专业实施经验。
我们需要一个精通以下领域的人：大型向量数据库和大型向量搜索问题（数亿条记录），将向量数据库连接到LLMs以进行检索增强生成搜索（最好具有无法泄露个人隐私信息或数据的私有/本地检索系统的经验）。Milvus，Pinecone，OpenSearch的经验是一个加分项。能够创建用于复杂大规模多标签文本分类（250,000+标签）的本体和分类法。
在决策增强中应用人工智能的经验。
具有在主要深度学习倡议中担任公共部门和/或公司经验领导角色的能力，该倡议取得了可衡量的改进，并具有与整体（数字）业务战略保持一致的合理Al战略。
能够将复杂的业务需求转化为优雅的技术解决方案，能够与工具进行集成，包括熟练利用业务流程进行解决方案设计和运营。
技术导向，个人主动，极其注重细节。
能够在独立项目上有效工作，同时在团队环境中与多个业务单位合作，包括具有优秀的沟通技巧，能够有效地吸引各种利益相关者。
有AI政策开发经验。
能够在快节奏和动态环境中发挥领导作用。
高级NLP数据科学家/机器学习工程师 
洛杉矶