洛杉矶“靠近UCLA” | 混合工作模式（每周至少4天在办公室）| 全职 | https://kizen.com
关于我们
在Kizen，我们构建让AI真正为人们服务的技术。
我们的平台帮助组织自动化最重要的工作流程——从帮助保险代理管理合同和佣金，到帮助医疗服务提供者提供主动的患者护理，再到帮助金融机构自动分类文件和提取数据。
这只是开始。通过Kizen，开发人员可以构建新的企业应用程序，而业务用户可以使用AI、低代码或代码自定义仪表板和代理——所有这些都在同一平台上。可能性仅受想象力的限制。
过去需要几个月或几年来构建、配置和连接的东西，现在只需几天。Kizen结合了强大的预构建代理和用例，以及一个用于自动化和数据连接的企业平台——所有这些都建立在一个易于采用、扩展和信任的AI优先架构上。
我们不追逐炒作。我们正在解决真正的操作问题，并帮助世界上最复杂的组织更快、更聪明、更人性化地工作。
加入我们，改变行业的工作方式——一次一个工作流程、一个代理和一个客户成功故事。
关于职位
在Kizen塑造AI的未来
你准备好突破AI和后端系统可能性的界限了吗？在Kizen，我们正在设计智能系统，将尖端AI与强大的后端架构结合起来，革新医疗保健，重新定义工作与生活的平衡，改变教育，并提升客户体验。我们的使命是创造不仅仅是工作的技术——它改变了企业的运营方式。
随着我们快速扩展，我们正在寻找在AI开发和后端系统方面都表现出色的杰出工程师。这是你成为变革性的一部分的机会——设计和构建在各行业中设定新技术基准的系统。
在Kizen，你将加入一个聪明、有趣的团队，解决重要的挑战。我们提供：
- 有机会参与具有现实世界影响的突破性AI技术
- 一个重视创新、责任和快速迭代的初创文化
- 定期向公司领导层展示你的技术解决方案的机会
- 一个支持专业成长和学习的环境
我们正在寻找一位首席AI工程师，为我们的工程团队提供战略反馈和方向，将我们的下一代平台带给世界。在这个职位上，你将设计、规划和构建复杂的AI系统，与我们的后端基础设施无缝集成，重点关注生成式AI、检索增强生成（RAG）和多代理架构。
主要职责
- 领导生产就绪RAG系统的设计和实施，使用Django、Kafka、PostgreSQL和Clickhouse与我们的后端基础设施无缝集成
- 设计多代理AI系统，使其在我们平台的约束内有效运行，并理解业务价值的影响
- 通过提供准确的工作估算和技术路线图来推动产品战略，几乎无需监督
- 设计和实施复杂的向量搜索解决方案，包括基于图的RAG系统
- 设计和构建能够处理企业级工作负载的高度可扩展的LLM驱动系统
- 领导LLM微调计划，为特定业务领域和用例定制模型
- 设计和实施用户反馈系统，以收集、分析和整合见解以实现持续改进
- 优化LLM在生产环境中的性能、成本和可靠性
- 使用Langfuse或LiteLLM等平台建立MLOps最佳实践，以确保稳健的模型监控和评估
- 指导和培养初级工程师在AI/ML最佳实践方面的能力
- 与跨职能团队合作，将业务需求转化为技术解决方案
- 领导AI计划的系统架构决策和技术方向
- 评估新兴AI技术以进行潜在采用
经验
必备资格
教育和经验
- 计算机科学、软件工程或相关领域的学士或硕士学位
- 8年以上使用Django、Kafka和PostgreSQL的后端工程经验
- 4年以上构建和部署机器学习系统的实际经验
- 在大规模实施生产RAG系统方面有成功记录
- 在产品管理方面有丰富经验，包括工作估算和路线图规划
- 在医疗保健、金融或银行业等领域使用大型企业数据构建解决方案的经验
技术专长
- 专家级Python开发技能，具有Django经验
- 深刻理解分布式系统和使用消息代理系统（如Kafka）的消息队列
- 高级PostgreSQL知识，包括针对AI工作负载的优化
- 构建和优化检索增强生成（RAG）系统的经验
- 设计和实施多代理AI系统的经验
- 深度学习框架（PyTorch或TensorFlow）和NLP的知识，特别是变压器架构
- 使用云平台（首选AWS）和容器化（Docker、Kubernetes）的经验
- 使用预训练LLM（OpenAI、Claude、Llama等）构建解决方案的经验
- 在MLOps实践和工具方面有强大的背景，包括Langfuse或LiteLLM等平台
- 熟练编写干净、文档齐全的代码并解决复杂问题
- 在测试和验证产品以及与利益相关者沟通结果方面的经验
ML/AI经验
- 将图算法应用于机器学习问题的经验
- 具有现代NLP技术和变压器架构的丰富经验
- NLP系统性能评估指标的知识
- 在概率理论和统计推断方面有扎实的基础
- 具有统计建模和假设检验的经验
- 理解采样方法和实验设计
LLM系统专长
- 在生产环境中设计和实施可扩展的LLM驱动系统的经验
- 对于高吞吐量应用，深刻理解LLM编排和优化技术
- 在提示工程、微调和上下文窗口管理方面的经验，以实现最佳LLM性能
- 在LLM微调方法方面的专业知识，包括RLHF、PEFT和LoRA技术
- 构建用于LLM训练和微调的数据收集管道的经验
- 对于LLM API消费的高效使用策略、成本优化和大规模部署的性能优化的知识
- 实施LLM缓存机制和向量存储优化的经验
- 设计具有适当回退机制的容错LLM架构的专长
- 在LLM驱动应用中减少延迟的技术理解
- 在LLM应用中处理数据隐私和安全策略的知识
用户反馈和系统改进
- 模型监控和评估技术的知识
- 设计和实施稳健的AI应用用户反馈收集系统的经验
- 反馈聚合和分析技术的知识，以识别模式和改进领域
- 构建利用用户反馈进行持续LLM改进的系统的经验
- 理解人机协作方法以优化AI系统输出
- 使用A/B测试框架评估AI系统更改的经验
- 将用户反馈转化为可操作的模型改进的能力
- 实施评估框架以衡量AI系统质量和性能的经验
专业技能
- 具有领导技术计划和架构决策的能力
- 管理技术产品路线图和提供准确工作估算的经验
- 强大的问题解决能力，能够独立处理复杂项目
- 战略思维能力，能够在即时解决方案和长期可扩展性之间取得平衡
- 与跨职能团队合作时的优秀协作能力
- 优秀的英语书面和口头沟通能力
- 积极进取、自我激励、适应性强、富有同情心、充满活力且注重细节
优先资格
- 具有基于图的RAG系统经验
- 在后端或AI领域的开源项目贡献
- 在大规模流数据处理方面的经验
- 对新兴AI技术及其实际应用的浓厚兴趣
- 强大的指导能力，能够引导和发展团队成员
- 能够在我们的洛杉矶或奥斯汀办公室工作
为什么选择Kizen
我们是一家快速发展的公司，重视创新、成长和持续改进。加入Kizen，你将在塑造公司未来方面发挥关键作用，同时享受一个支持性、动态和协作的工作环境。你将有机会获得专业发展、影响力和职业晋升。
我们提供的福利
- 混合工作模式
- 职业成长机会
- 充满活力的工作文化
- 顶级薪酬
- 股权计划
- 医疗保险
- 专业发展津贴
- 带薪休假
Kizen自豪地成为一个平等机会的雇主。我们致力于建立一个多元化和包容的文化，庆祝真实性，以团结一致赢得胜利。我们不因种族、宗教、肤色、国籍、性别、性别认同、性取向、年龄、婚姻状况、残疾、受保护的退伍军人身份、公民身份或移民身份或任何其他法律保护的特征而歧视。在Kizen，我们完全遵守《美国残疾人法案》（ADA）。我们致力于迎接挑战，创造一个对所有人都可访问的包容性工作场所。
该职位的基本工资范围为$250,000-$350,000。然而，提供的基本工资可能会根据与工作相关的知识、技能和经验而有所不同。除了基本工资外，我们还提供慷慨的股权和福利套餐。
如果你对创造有影响力的体验并为一个快节奏、以人为本的团队做出贡献感到兴奋，我们很想见到你！
OTE - $312,000-$412,000K
