资源 1 正在为我们在医疗行业的客户寻求一位高级人工智能工程师，合同为期较长，支持远程工作。初始合同期限为 6 个月，预计会有延续。该职位可以在美国任何地方 100% 远程完成。所选人员将被引入帮助开发和交付下一代人工智能解决方案，涵盖整个医疗企业。这个角色是动手实践的，适合有现代人工智能框架和 Google Cloud Platform (GCP) 经验的工程师，尤其是在构建生成式 AI 和多代理系统方面。将与其他工程师密切合作，设计、构建、测试和优化可扩展生产环境中的人工智能能力。
主要职责：
• 开发和增强企业级多代理系统，利用 LLM 和自主代理框架，使用 Google ADK、Agentspace、MCP、RAG 和 A2A 编排等工具。
• 参与使用 BigQuery 和 Vertex AI 设计和实施 RAG 管道，以实现知识基础和事实响应的准确性。
• 实施和调整代理推理工作流，包括编排、基础知识、决策和多步骤推理。
• 构建和支持分布式训练工作流、在线推理系统和低延迟服务架构，利用 Google Cloud 服务。
• 开发安全和可扩展的人工智能组件，包括可重用的编排层、连接器和可观察性钩子。
• 参与开发与企业标准一致的代理治理和合规框架。
• 将业务功能和需求转化为技术实施任务，并参与解决方案设计讨论。
• 支持部署管道、操作监控、故障排除和生产人工智能系统的优化。
任职资格：
• 计算机科学、人工智能/机器学习或相关技术领域的学位。
• 在生成式人工智能和代理人工智能开发方面有实际经验。
• 在人工智能/机器学习工程或应用机器学习方面有 4-5 年的总经验。
• 有构建和部署生产人工智能/机器学习系统的经验。
• 对现代模型架构（包括变压器、嵌入和提示工程概念）有扎实的理解。
• 在 Vertex AI（训练、管道、部署、编排和监控）和 Google Cloud 原生人工智能服务方面有实际专业知识。
• 有一种或多种代理框架的经验（即 Google ADK/Agentspace、LangChain/LangGraph、LlamaIndex、CrewAI 或 AutoGen）。
• Python 和 LLM 集成经验，包括 MCP 和 A2A 编排。
• 有 Kubernetes、Cloud Run、Dataflow 或 Pub/Sub 的经验。
优先资格：
• 有人工智能可观察性、负责任的人工智能框架和模型监控工具（Vertex AI 监控、BigQuery 日志、Looker 仪表板）的经验。
• 有多模态模型和/或高级优化策略的经验。
• 对开源人工智能工具的贡献或已发表的应用工作。 
