关于职位 Gen AI 工程师
- 职位：Gen AI 工程师
- 地点：远程（美国）
- 职位数量：3
- 类型：全职或合同
职位描述
解决方案工程与交付
- 使用 RAG、嵌入、向量搜索和微调将业务需求转化为稳健、可扩展的 AI 解决方案。
- 设计、原型和实现基于 LLM 的应用程序，具有多步骤代理工作流和编排框架（例如，LangGraph、LangChain、LlamaIndex）。
- 构建和维护 Python 中的 API、服务和可重用组件，以支持 AI 应用程序。
- 在云原生环境（GCP、Azure）中部署和监控 AI 模型，利用 Kubernetes、无服务器和 MLOps 管道。
- 持续评估模型/系统性能并实施改进。
架构与标准
- 为项目设计模块化和可重用的 AI 架构做出贡献。
- 为 GenAI 开发、测试、部署和监控建立并遵循工程最佳实践。
- 支持创建文档、模板和操作手册，以实现一致的解决方案交付。
协作与集成
- 与跨职能团队合作，将 AI 功能集成到企业应用程序中。
- 与业务利益相关者紧密合作，将挑战转化为 AI 驱动的解决方案。
- 分享经验教训，帮助推动团队间 AI 实践的采用。
- 确保 AI 应用程序符合安全、合规和负责任的 AI 标准。
最低要求
- 计算机科学、AI/ML 或相关技术领域的学士或硕士学位。
- 5 年以上软件开发经验，精通 Python。
- 3-5 年以上构建基于 GenAI/LLM 应用程序的实际经验，从 PoC 到生产部署取得成功。
- 熟练设计检索管道（文档加载器、分块策略、嵌入、向量数据库如 FAISS、Pinecone、ChromaDB）。
- 精通 LLM API（OpenAI、Claude、Gemini 等）、提示工程和微调。
- 具有云平台（GCP、Azure）、容器化（Docker、Kubernetes）和 MLOps（CI/CD、监控）经验。
- 深刻理解 API 设计、微服务和企业集成模式。
- 熟悉版本控制系统（例如，Git、Azure DevOps）。
- 展示了在生产中构建和扩展 AI 解决方案的能力。
优先资格
- 具有编排框架（LangGraph、LangChain、LlamaIndex）经验。
- 熟悉 DevOps 实践，如 IaC（Terraform）、YAML 管道和自动化。
- 具备较强的沟通能力，能够跨团队协作并清晰表达技术概念。
- 积极主动、自我激励的问题解决者，具有交付高价值解决方案的记录。
- 利用 Cursor、Claude Code 等框架的振动和代理编码工具，加速 AI 解决方案开发并编排多代理工作流。
附加属性
- 具有关注可衡量结果的分析思维。
- 在跨职能环境中茁壮成长的协作团队成员。
- 对新兴 GenAI 技术保持好奇心和动力。
