US-Bundesbehörden stellen aktuell technische Positionen zur Bewertung von Grenz-KI-Systemen (Frontier Assessment) ein, um die strategische Forschung und Risikoanalyse im Bereich künstlicher Intelligenz zu professionalisieren. Die neuen Rollen, die auf den direkten Einstellungswegen ZP-2210 basieren, konzentrieren sich auf die systematische Evaluierung fortschrittlicher KI-Modelle im In- und Ausland. Ziel ist die Ableitung präziser Kompetenzprofile sowie die Analyse internationaler technologischer Wettbewerbsdynamiken, wobei besonderes Augenmerk auf agentenbasierte Performance in sicherheitskritischen Domänen gelegt wird. Die verantwortlichen Fachkräfte werden für die Entwicklung und Anpassung von Bewertungsrahmenwerken zuständig sein. Zu den Kernaufgaben gehören die Erfassung technischer Indikatoren, die Analyse von Entwicklungstrends, die Durchführung von Machine-Learning-Experimenten sowie der Aufbau und die Wartung der zugehörigen Testinfrastruktur. Parallel dazu ist eine enge Zusammenarbeit mit spezialisierten Teams zur Abschätzung von Risiken in den Bereichen Cybersicherheit, Biosecurity und Chemiewaffenkontrolle vorgesehen. Die Ergebnisse sollen anschließend zielgruppenorientiert an Entscheidungsträger der Exekutive kommuniziert werden. Qualifikationsseitig werden fundierte Kenntnisse in Machine Learning und Softwareengineering vorausgesetzt. Bewerber müssen mindestens ein Jahr spezialisierte Erfahrung nachweisen, die einem GS-12- bzw. GS-14-Niveau entspricht. Während die untere Einstufung praktisches Verständnis und die Mitarbeit an technischen Projekten erfordert, ist für die höhere Stufe die eigenständige Methodikentwicklung, Infrastrukturplanung und Teamleitung gefordert. Der Nachweis der Berufserfahrung schließt sowohl bezahlte Beschäftigung als auch unbezahlte Tätigkeiten und National-Service-Engagements ein. Mit dieser Personalinitiative streben die Behörden eine fundierte, datenbasierte Steuerung der KI-Sicherheitsarchitektur an. Durch die Integration experimenteller Forschungsarbeit in den behördenweiten Bewertungsprozess soll die Fähigkeit zur Früherkennung von Systemrisiken gestärkt und die technologische Souveränität im globalen Kontext gesichert werden. Die Stellen sind derzeit offen.