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AI Squared is hiring: Data Scientist in Washington

AI Squared, Washington, DC, United States

Overview

We are looking for a highly motivated Data Scientist with a strong background in applied machine learning and AI to join our growing team. In this role, you will be a key contributor to the development of core AI/ML solutions that power our platform. You will collaborate closely with product and engineering teams, applying state-of-the-art techniques to solve complex challenges, advance our use of large language models (LLMs), and ensure scalable, production-ready solutions.

Responsibilities

  • Leverage 5+ years of experience in data science to design, implement, and optimize machine learning models and pipelines.
  • Develop, fine-tune, and evaluate large language models (LLMs) for a variety of applications, ensuring accuracy, performance, and robustness.
  • Collaborate with engineering and product teams to integrate AI/ML solutions into our platform in a scalable and maintainable way.
  • Conduct applied research, staying current on advances in LLMs, generative AI, and data science methodologies, and translate them into practical solutions.
  • Build end-to-end workflows, from data exploration and feature engineering to training, validation, deployment, and monitoring in production.
  • Apply modern containerization and orchestration techniques (e.g., Docker, Kubernetes) to support reproducible experimentation and deployment.
  • Work with cloud platforms (e.g., Databricks, AWS, GCP, Azure) to manage data pipelines, large-scale training jobs, and distributed systems.
  • Collaborate across teams to ensure our AI capabilities align with platform goals and business needs.

Qualifications

  • 5+ years of experience as a Data Scientist or Machine Learning Engineer, with proven success in deploying models to production.
  • Hands-on experience with large language models (LLMs); fine-tuning experience strongly preferred.
  • Strong background in Python and ML frameworks such as PyTorch or TensorFlow.
  • Proficiency in containerization and orchestration technologies (Docker, Kubernetes).
  • Experience with cloud platforms and ML ecosystems (Databricks, AWS, GCP, Azure).
  • Familiarity with MLOps best practices, including model deployment, monitoring, and CI/CD for ML.
  • Strong analytical and problem-solving skills, with the ability to translate research into production-ready solutions.
  • Excellent communication and collaboration skills, with the ability to work effectively across product, engineering, and leadership teams.
  • A proactive, self-starter mindset with a passion for applied research and innovation.

#J-18808-Ljbffr

En Español:

Presentación general

Buscamos a un científico de datos altamente motivado con una sólida experiencia en aprendizaje automático aplicado y IA para unirse a nuestro creciente equipo. En este papel, usted será un contribuyente clave al desarrollo de soluciones básicas de IA / ML que impulsan nuestra plataforma. Colaborará estrechamente con equipos de producto e ingeniería, aplicando técnicas de vanguardia para resolver desafíos complejos, avanzar en nuestro uso de modelos de lenguaje grandes (LLM) y garantizar soluciones escalables y listas para la producción.

Responsabilidades

  • Aprovechar más de 5 años de experiencia en ciencia de datos para diseñar, implementar y optimizar modelos y tuberías de aprendizaje automático.
  • Desarrollar, ajustar y evaluar modelos de lenguaje grande (LLM) para una variedad de aplicaciones, asegurando precisión, rendimiento y robustez.
  • Colaborar con equipos de ingeniería y productos para integrar soluciones de IA/ML en nuestra plataforma de una manera escalable y mantenible.
  • Realizar investigaciones aplicadas, mantenerse al día sobre los avances en LLM, IA generativa y metodologías de ciencia de datos, y traducirlas en soluciones prácticas.
  • Construir flujos de trabajo de extremo a extremo, desde la exploración de datos e ingeniería de características hasta la capacitación, validación, despliegue y monitoreo en la producción.
  • Aplicar técnicas modernas de contenerización y orquestación (por ejemplo, Docker, Kubernetes) para apoyar la experimentación y el despliegue reproducibles.
  • Trabajar con plataformas en la nube (por ejemplo, Databricks, AWS, GCP, Azure) para gestionar tuberías de datos, trabajos de capacitación a gran escala y sistemas distribuidos.
  • Colaborar entre equipos para garantizar que nuestras capacidades de IA se alineen con los objetivos de la plataforma y las necesidades del negocio.

Qualificaciones

  • 5+ años de experiencia como científico de datos o ingeniero de aprendizaje automático, con éxito comprobado en la implementación de modelos en producción.
  • Experiencia práctica con grandes modelos lingüísticos (LLM); experiencia de ajuste fino es muy preferida.
  • Fuertes antecedentes en Python y marcos ML como PyTorch o TensorFlow.
  • Proficiencia en tecnologías de contenerización y orquestación (Docker, Kubernetes).
  • Experiencia con plataformas en la nube y ecosistemas ML (Databricks, AWS, GCP, Azure).
  • Familiarización con las mejores prácticas de los MLOP, incluida la implementación de modelos, el seguimiento y el CI/CD para ML.
  • Fuertes habilidades analíticas y de resolución de problemas, con la capacidad de traducir la investigación en soluciones listas para la producción.
  • Excelentes habilidades de comunicación y colaboración, con la capacidad de trabajar eficazmente en equipos de producto, ingeniería y liderazgo.
  • Una mentalidad proactiva y autoiniciativa con pasión por la investigación aplicada y la innovación.

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