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职位：Agentic AI开发人员（Python）— Vertex AI RAG + 图形/向量数据存储
地点：新泽西州伯克利高地（现场工作5天）
职位概要
我们正在寻找一位强大的agentic AI开发人员，能够构建和生产化基于Vertex AI的RAG系统（Vertex AI搜索/Vertex AI RAG模式），设计可靠的工具使用代理，并能熟练使用向量数据库和图形数据库。您将负责端到端的交付：数据摄取 → 检索 → 代理编排 → 评估 → 部署。
您的工作内容
• 在Google Cloud / Vertex AI上设计和实现RAG管道（分块、嵌入、索引、检索、重排序、基础）。
• 使用Python优先的框架构建agentic工作流（工具使用、规划、反思/护栏、结构化输出）。
• 将代理与图形数据库（例如，Neo4j、JanusGraph、Neptune）和向量数据库（例如，Vertex Vector Search、Pinecone、Weaviate、Milvus、pgvector）集成。
• 从PDF、文档、网页和内部来源创建稳健的数据摄取/ETL；实施元数据策略和访问控制。
• 定义和运行评估（检索指标、答案质量、幻觉/基础检查），并迭代提高系统质量。
• 投入生产：API、监控/可观察性、成本/性能优化、CI/CD和安全最佳实践。
必备技能
• 强大的Python技能（清晰架构、异步、测试、类型、打包）。
• 具有构建RAG解决方案的丰富经验（混合搜索、重排序、分块策略、嵌入、提示+模式设计）。
• 熟练掌握Vertex AI和Google Cloud Platform基础知识（IAM、日志记录/监控、Cloud Run/GKE、存储）。
• 至少有一个agentic框架的经验（例如，LangGraph/LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel、AutoGen）和工具/功能调用模式。
• 扎实的向量搜索概念知识和至少一个生产中的向量数据库。
• 熟悉图形数据建模和图形查询（Cypher/Gremlin/SPARQL基础）。
加分项
• RAG的知识图（实体链接、图遍历+检索融合）。
• 流/消息传递（Pub/Sub、Kafka）、文档管道（Document AI）和多语言检索。
• 评估工具经验（RAGAS、TruLens、自定义评估工具）、提示/版本管理。
• 前端集成（基本的React/Next.js）或平台支持（内部开发者工具）。
