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：免薪
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
职位概述：
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。该角色专注于实际工程：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、优秀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。
理想的候选人是具有深厚 AI/ML 技术专长的高级工程师，对生成式 AI 充满热情，并具备协作心态。该角色需要较强的问题解决能力，能够独立工作，并希望始终站在 AI/ML 进步的前沿。
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。）
• 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 应用程序，例如 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。
• 提供基础设施即代码或配置，以便与平台团队合作在大规模运行训练/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（API、事件流、仓库、BI）集成。
• 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，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因素，符合组织指南。
• 贡献模型评估标准、红队测试和符合道德标准的内容过滤。
• 变革倡导：
• 促进组织各个层面对 AI 的理解和采用，培训利益相关者了解 AI 的好处、风险和道德影响。
• 基础设施和系统集成：
• 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 项目的成功，提供有关性能、投资回报率和改进机会的见解。
• 持续学习：
• 了解生成式 AI 和传统数据科学的新兴趋势，以确保公司采用最先进的方法和工具。
• 执行分配的其他相关职责，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、可预测的出勤
• 需要有效的美国驾驶执照。就业取决于是否符合公司的驾驶标准，包括根据公司政策接受的机动车记录 (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。
• 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。
业务与沟通技巧：
• 出色的口头和书面沟通技巧，能够向技术和非技术观众展示技术主题。
• 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、管理优先级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。
• 团队导向、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：
• 具有高度的好奇心，能够并愿意在即兴和正式学习环境中学习新技能。
身体要求/工作环境：
此处描述的身体要求和工作环境代表了员工必须满足的要求，以成功执行此职位的基本职能。可以进行合理的便利，以使残疾人能够履行基本职能。
经常需要走路、坐着、攀爬、弯腰、伸手和蹲下/跪下。AI/ML 工程师主要在室内工作，并且将长时间坐在桌子前工作。必须能够访问和导航组织设施的每个部门。AI/ML 工程师可能需要举起重物；因此，AI/ML 工程师必须能够举起 25 磅。
工作时间可能包括清晨、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身份而歧视。预计所有员工，包括管理层和员工，都将全力支持这些非歧视性政策。
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职能、责任、技能和能力的详尽列表。
最后修订于 01/2026。
