关于AI Labb
AI Labb是TheAppLabb的Data & AI部门，这是一家拥有18年以上经验的技术创新公司，已为包括Suncor、RBC、Petco和CSA Group在内的行业领导者推出了750多个应用程序。我们弥合了AI承诺与商业现实之间的差距，提供务实的AI解决方案，创造可衡量的商业成果，而不是理论上的可能性。
我们的方法是以业务为先：我们从客户目标开始，反向工作，以确保每个AI项目都能提供可衡量的投资回报率。我们正在寻找与这种理念一致的建设者。
职位概述
我们正在寻找一位动手能力强的AI架构师，能够进行编码、架构和部署。您必须能够独立将概念从白板转化为可工作的概念验证。该角色结合了深厚的AWS云架构专业知识和现代Agentic AI模式，以构建解决实际业务问题的自主系统。
您将直接与制造、零售、金融服务和医疗保健领域的客户合作，将他们的业务挑战转化为可行的AI解决方案。您还将在通过技术审核和入职未来工程师方面发挥关键作用，帮助壮大AI Labb团队。
核心职责
动手Agentic AI开发
您将独立构建概念验证，而不依赖开发团队进行初始构建。这意味着使用AWS Bedrock和LangChain或LangGraph等框架设计和编码AI代理，实施推理、规划和记忆模块。您将配置LLM与外部API、数据库和企业软件交互，以执行实际任务。我们的客户期望看到实际演示，而不是幻灯片。
AWS云架构（PaaS重点）
您将使用包括Lambda、Fargate、API Gateway、EventBridge和Step Functions在内的AWS PaaS服务设计可扩展的基础设施。您将根据成本、延迟和性能要求通过Amazon Bedrock或SageMaker选择和优化基础模型。所有架构必须符合严格的安全性、合规性和成本优化标准。
客户交付与解决方案设计
您将参与AI发现活动，以识别客户组织内的高价值机会。您将业务需求转化为符合我们结果驱动方法的技术架构。您将与我们的AI战略和实施团队合作，提供端到端的解决方案。
团队建设与技术领导
您将领导AI Labb工作流中新员工的技术面试、选择和入职。您将为我们不断壮大的AI/ML团队定义技术标准和编码指南。您将参与知识转移计划，构建客户能力而非依赖性。
多云与集成
您将AI服务集成到现有企业工作流和数据管道中。您将保持对Azure和GCP的操作知识，以支持客户特定的多云需求。
必须具备的资格
- AWS认证：必须持有有效的AWS认证解决方案架构师（助理或专业）。
- 动手编码：精通Python。您必须能够编写生产级代码，而不仅仅是管理配置或审查拉取请求。
- 云背景：在传统云架构（包括网络、IAM和无服务器模式）方面有坚实的基础。我们期望您在进入AI之前已构建过云基础设施。
- AI堆栈：拥有Amazon Bedrock、SageMaker和向量数据库（如Pinecone或OpenSearch）的经验。
- Agentic经验：展示了构建利用工具和功能调用的代理的能力。我们不寻找只构建过简单聊天机器人的人。
- 咨询心态：能够向业务利益相关者传达技术概念，并将业务问题转化为技术解决方案。
优先考虑的资格
- 数据背景：对数据仓库（Snowflake、Redshift）和数据湖有高水平的理解，以了解数据沿袭和检索策略。这在使用我们的数据基础服务时很有帮助。
- DevOps：具有使用Terraform或CDK的CI/CD管道和基础设施即代码的经验。
- RAG实施：具有使用企业文档集合构建生产RAG系统的经验。
- MLOps：熟悉MLflow、Kubeflow或Weights & Biases进行模型生命周期管理。
您将参与的项目
AI Labb在多个领域提供解决方案。以下是您可能参与的项目类型示例：
- 构建多代理系统，将手动决策减少30%，提高响应时间40%。
- 为制造客户实施AI驱动的质量监控，减少25%的批次拒绝。
- 为零售客户开发超个性化引擎，增加20-27%的数字转化率。
- 创建数据管道和AI基础设施，支持新的AI项目，同时减少60%的数据准备时间。
为什么选择AI Labb
- 与企业客户合作：我们的客户名册包括制造、零售、金融服务和医疗保健领域的主要品牌。
- 业务优先理念：我们通过AI炒作，提供真正的价值。每个项目都从可衡量的目标开始。
- 直接领导访问：您将与我们的AI工程副总裁、首席AI解决方案架构师和首席AI战略官密切合作。
- 成长机会：作为一个扩展团队的早期成员，您将塑造我们的技术方向，并围绕您建立团队。
- 合作伙伴生态系统：访问AWS、Azure、Google Cloud、Snowflake、Databricks和领先的AI/ML平台。
如何申请
请发送您的简历以及以下之一：展示您构建的Agentic AI项目的GitHub仓库链接、描述您架构的复杂AI系统的简要说明或您创建的概念验证演示视频。我们希望看到您能够构建，而不仅仅是设计的证据。
