人工智能 - 机器学习工程师
职位描述
部门：数据技术
职位状态：全职
FLSA 状态：薪资豁免
汇报对象：人工智能机器学习经理
地点：德克萨斯州伍德兰兹
所需出差量：少于 10%
工作时间：周一至周五，上午 8 点至下午 5 点
监督职位：无
AIP：6 级
职位概要：
AI/ML 工程师负责在 BEUSA 家族公司中设计、开发和部署生成式 AI 和传统机器学习解决方案。此角色专注于动手工程：构建模型、数据管道和与业务流程集成的服务，以推动可衡量的影响。理想的候选人是具有扎实的 ML/LLM 基础、出色的软件工艺和协作心态的工程师。您能够从头到尾负责功能，与跨职能团队合作，并不断学习新工具和方法。
理想的候选人是一位在 AI/ML 领域具有深厚技术专长的高技能工程师，对生成式 AI 充满热情，并具有协作心态。此角色需要强大的问题解决能力、独立工作的能力以及保持在 AI/ML 进步前沿的愿望。
基本功能：（以下职责和责任均为 ADA 定义的基本工作功能，除非以“可能”开头的那些）
AI/ML 解决方案开发：
设计、实施和部署可扩展的 AI/ML 模型（重点是生成式 AI 应用，如 LLM、检索增强生成和提示工程）。
使用 Python 和标准 ML 库构建稳健的数据管道、特征工程工作流和训练/评估作业。
将模型打包并部署为服务或批处理作业；实施推理管道并优化延迟、吞吐量和成本。
生成式 AI 创新：
评估和集成生成式 AI 模型和框架（例如 LLM、嵌入、向量搜索、扩散模型）以用于定义的用例。
开发提示、RAG 管道、护栏和评估工具；进行 A/B 和离线评估以提高输出质量和安全性。
MLOps/LLMOps 执行：
应用实验跟踪、模型版本控制、CI/CD、监控和警报的最佳实践。
实施数据和模型质量检查、漂移检测和性能仪表板。
协助平台团队贡献基础设施即代码或配置，以支持大规模训练/推理。
数据和系统集成：
将 AI/ML 服务与现有数据平台和业务系统集成（API、事件流、仓库、BI）。
与 IT 和数据架构团队合作，确保可靠的数据访问、安全性和合规部署。
利益相关者协作：
与产品、分析和业务利益相关者密切合作，以完善需求、确定技术任务范围，并交付符合验收标准的增量。
记录设计、假设和操作运行手册；清晰地传达进度和权衡。
AI 伦理与最佳实践：
在数据处理和模型行为中实施隐私、安全性、安全性和公平性考虑，符合组织指南。
为模型评估标准、红队测试和符合伦理标准的内容过滤做出贡献。
变革倡导：
在组织的各个层面推广对 AI 的理解和采用，培训利益相关者了解 AI 的好处、风险和伦理影响。
基础设施与系统集成：
与 IT 和数据架构团队合作，确保稳健的数据管道和基础设施，支持 AI 解决方案的成功部署和扩展。
KPI 开发与监控：
开发和监控 KPI 以跟踪 AI 计划的成功，提供有关性能、投资回报率和改进机会的见解。
持续学习：
跟上生成式 AI 和传统数据科学的新兴趋势，以确保公司采用最前沿的方法和工具。
执行其他相关职责，以协助成功运营和业务连续性。
职位要求：
成功通过所有适用的一般入职前测试，包括但不限于：背景调查、入职前药物筛查、入职前适应性测试、入职前能力和/或能力评估。
熟练掌握英语口语
职位要求亲自出席，出勤可预测
需要有效的美国驾驶执照。就业取决于符合公司的驾驶标准，包括符合公司政策的可接受的机动车记录（MVR）。
教育/经验水平
数据科学、计算机科学、工程、数学或相关领域的学士或硕士学位。
2-5 年在生产中开发和部署机器学习模型的专业经验。
1 年以上在生产或试点环境中实施生成式 AI 解决方案的实际经验。
具有 Databricks 或类似数据/ML 平台的经验。
有石油和天然气行业经验者优先。
资格、技能、能力和能力：
技术专长：
熟练掌握 Python 和常见的 ML/AI 库和工具（例如 scikit-learn、PyTorch 或 TensorFlow、Transformers、LangChain/LlamaIndex 或同等工具）。
具有 LLM 和生成式 AI 的实际经验（提示工程、RAG、嵌入、向量数据库、安全/护栏、评估）。
了解 MLOps 的最佳实践：实验、版本控制、CI/CD、容器化、监控和可观察性。
具有在云环境（AWS、Azure 或 GCP）中部署的经验，并使用与数据/ML 相关的服务（例如无服务器、Kubernetes、托管 ML 服务）。
能够设计和优化数据管道（批处理/流）和模型服务工作流。
业务与沟通技能：
出色的口头和书面沟通能力，能够向技术和非技术观众呈现技术主题。
证明能够独立工作、管理多个优先事项并在快节奏环境中交付结果。
证明能够分解需求、估算工作、管理优先事项并在快节奏环境中交付。
具有与跨职能团队合作以交付业务驱动的 AI/ML 解决方案的经验。
以团队为导向、积极主动、注重细节，专注于可衡量的业务成果。
好奇心与成长心态：
高度的好奇心，能够并渴望在正式学习环境中和即兴学习新技能。
身体要求/工作环境：
此处描述的身体需求和工作环境代表员工必须满足的要求，以成功履行此职位的基本职能。可以根据需要进行合理的便利，以使残疾人能够履行基本职能。
经常需要走路、坐着、攀爬、弯曲、伸展和蹲下/跪下。AI/ML 工程师主要在室内工作，并且会长时间坐在办公桌前工作。必须能够访问和导航组织设施的每个部门。AI/ML 工程师可能需要搬运重物；因此，AI/ML 工程师必须能够举起 25 磅。
工作时间可能包括早晨、下午/晚上和周末的组合，具体取决于工作需求。
AAP/EEO 声明：
公司致力于为所有员工和申请人提供平等就业机会，因此遵守所有适用的州和联邦法律。我们的就业、职位晋升、薪酬、培训和解雇等做法不因种族、肤色、宗教信仰、年龄、性别、国籍、退伍军人身份、残疾、怀孕、遗传信息或任何其他法律保护状态而歧视。预计所有员工，包括管理层和员工，将全面支持这些非歧视政策。
公司已审查此职位描述，以确保包含基本职能和职责。它并不旨在成为所有功能、责任、技能和能力的详尽列表。
最后修订于 2026 年 1 月。
