Luminary Cloud通过更快地上市、创造新的更好的产品以及降低开发风险，帮助工程公司提高竞争力。我们通过我们的Physics AI平台实现这一目标，这是构建和部署模型以精确理解和即时预测物理现实的最快捷、最简单的方法。客户涵盖从汽车和航空航天到领先的体育设备供应商，包括Otto Aviation、Joby Aviation、Piper Aircraft和Trek Bikes。Luminary是一家B轮公司，总部位于加利福尼亚州圣马特奥。
关于Luminary Cloud
Luminary Cloud通过更快地上市、创造新的更好的产品以及降低开发风险，帮助工程公司提高竞争力。我们通过我们的Physics AI平台实现这一目标，这是构建和部署模型以精确理解和即时预测物理现实的最快捷、最简单的方法。客户涵盖从汽车和航空航天到领先的体育设备供应商，包括Otto Aviation、Joby Aviation、Piper Aircraft和Trek Bikes。Luminary是一家B轮公司，总部位于加利福尼亚州圣马特奥。
职位描述
我们正在寻找一位LLM工程师来架构我们的Physics AI Copilot——下一代智能助手，用于工程工作流程。您将工作在大型语言模型和特定领域工程挑战的交汇处，创造能够显著加速工程师工作的AI体验。
职责
- 开发Agentic AI系统：设计和实施工具供代理调用；构建推理、规划和编排能力，使副驾驶能够自主执行复杂的工程工作流程
- 设计和优化RAG管道：构建基于工程文档、物理仿真结果和领域知识库的检索增强生成系统
- 实现记忆和上下文管理：创建持久的对话记忆和上下文系统，以维持连贯的、长期运行的工程会话
- 微调和调整LLM：通过微调、提示工程和评估框架，为Physics AI和物理仿真领域专业知识定制基础模型
- 部署和扩展LLM基础设施：构建稳健的、生产级的系统，用于自托管和服务LLM，优化延迟、成本和可靠性
- 与Physics AI和物理仿真平台集成：将LLM能力与Luminary的Physics AI训练/评估/推理管道、物理仿真求解器、网格工具和分析API连接起来，实现端到端自动化
- 建立评估框架：定义指标并构建测试基础设施，以衡量副驾驶的质量、准确性和用户满意度
- 跨职能协作：与Physics AI研究人员、平台工程师和产品团队密切合作，提供以客户为中心的AI体验
资格要求
- 计算机科学、机械工程、航空航天工程或相关领域的学士学位或更高学历
- 5年以上构建生产软件或ML系统的经验
- 2年以上开发LLM驱动应用的实际经验
- 精通Python
- 熟练使用Claude Code等编码代理
- 具有Agent Evals经验
- 深刻理解LLM架构、提示技术及其能力/局限性
- 具备为代理设计工具/功能的经验，包括规划和推理
- 具备多代理编排和协调经验
- 拥有RAG系统和记忆/上下文管理的实际经验，包括向量数据库、嵌入模型、分块策略和长时间会话处理
- 具有构建MCP（模型上下文协议）服务器以向外部代理公开工具和功能的经验
- 具有代理框架（例如LangChain、LlamaIndex、Google ADK、Autogen、Claude Agent SDK或定制解决方案）的经验
- 熟悉Physics AI、CAE或物理仿真领域者优先
- 具有为特定领域应用微调LLM的经验
- 在生产环境中自托管和服务LLM的实际经验
优先条件
- 具有使用TypeScript进行全栈开发的经验
- 具有使用Go进行后端系统开发的经验
- 熟悉Kubernetes进行容器编排和部署
- 具有GPU基础设施和LLM推理优化的经验
- 具有在云平台（GCP、AWS、Azure）或本地基础设施上部署ML系统的经验
- 具有CFD、结构分析或热仿真背景
- 具有构建开发者工具或副驾驶风格产品的经验
- 对开源LLM项目或研究出版物的贡献
