关于 ProjeCS
ProjeCS LLC 正在构建人工智能驱动的工具，以转变建筑项目管理。我们将调度、风险管理和索赔领域的专业知识与尖端人工智能相结合，为项目团队提供智能助手系统。我们的目标是：使建筑规划更快、更准确，并在现实世界中可操作。
职位概述
我们正在寻找一位具有 5 年以上 AI/ML 和基于 LLM 系统经验的生成性人工智能/机器学习工程师。您将设计、构建和生产化能够理解建筑调度、规范和现实世界例外情况的 AI 模型。
您将与领域专家（高级调度员）紧密合作，将行业知识转化为机器可读的规则、RAG 管道和微调的 AI 模型。您的工作将为项目规划、索赔分析和调度优化提供内部原型和可扩展应用的动力。
主要职责
• AI 模型开发：将基础模型（GPT-5、Claude、LLaMA）与调度和项目数据集成。构建用于提示工程、检索增强生成（RAG）和 LoRA 微调的管道。
• 数据和标记：与调度员和数据工程师合作，结构化历史调度、报告和图纸，以便于训练和验证。
• 系统架构：规划 AI 工作流和接口，以便最终集成 API 和 Web 应用程序。确保模型安全、高效且可审计。
• 测试和评估：定义具有现实世界示例的模型验证管道。跟踪准确性、完整性和序列合规性。
• 部署准备：为 AI 解决方案与后端 API、前端仪表板和调度软件的集成做好准备。
• 协作：与领域专家、产品经理、后端/前端开发人员合作，使技术解决方案与业务目标保持一致。
• 持续改进：研究生成性人工智能、RAG 和 LLM 编排的新技术，以提高系统性能。
必备资格
• 5 年以上 AI/ML 经验，最好有 LLM 或生成性 AI 项目经验。
• 熟悉基础模型（OpenAI、Claude、LLaMA 或类似模型）。
• 有 RAG、微调、提示工程或 LoRA 的经验。
• 精通 Python 编程；有 API、FastAPI 或类似的经验。
• 熟悉向量数据库、数据管道和模型评估/测试技术。
• 能够将领域知识转化为机器可读格式。
• 优秀的书面和口头沟通能力。
优选资格
• 多代理或代理工作流经验。
• 生产部署经验（Docker、Kubernetes、云）。
• 了解建筑项目管理、调度或索赔工作流。
• 有处理结构化/非结构化数据和现实世界例外情况的经验。
• 熟悉 AI 系统中的可观察性、模型治理和安全性。
您每天的工作
• 将调度员的专业知识转化为提示、规则和微调策略。
• 设计用于获取调度、图纸和报告的数据管道。
• 使用领域特定基准构建和测试 AI 模型。
• 与团队合作，为将 AI 系统集成到 API 和 Web 应用程序做好准备。
• 维护 AI 性能跟踪并提供改进建议。
工作环境
• 混合：在纽约市进行一些现场工作，主要为远程工作。
• 快节奏的初创公司环境。
• 有机会在建筑调度和项目管理中塑造 AI 路线图。
职位类型：全职，兼职
薪资：每年 $80,000.00 - $120,929.93
申请问题：
• 假设您需要教一个 AI 模型理解建筑调度和现实世界例外情况。您将如何与领域专家合作来结构化这些知识以供模型使用？
• 您使用过哪些编程语言、框架和部署工具（FastAPI、Docker、Kubernetes 等）来生产化 AI 模型？请给出一个示例。
• 您如何验证 AI/ML 模型在现实世界环境中表现正确？您使用过哪些指标或测试策略？
• 描述一个您微调或部署基础模型（GPT、Claude、LLaMA 等）以满足特定领域需求的项目。您采取了什么方法，结果如何？
• 您是否实施过检索增强生成（RAG）管道？您使用了哪些数据源，如何确保模型输出的准确性和可追溯性？
工作地点：现场 
纽约