**职位描述**
我们正在寻找一名技术娴熟的GenAI/Agentic AI工程师，负责设计、构建和部署自主的、由LLM驱动的系统，以大规模解决复杂的业务问题。此职位专注于代理工作流程、检索增强生成（RAG）、工具编排、评估和GenAI系统的生产部署。
您将在LLM、系统工程和应用机器学习的交叉点工作，构建能够推理、计划、与工具交互并在真实环境中可靠运行的智能代理，特别是在医疗保健等受监管领域。
**工作职责**
Agentic AI和GenAI系统开发
+ 使用LLM、工具、记忆和规划框架设计、构建和部署代理AI系统。
+ 实施多代理和单代理工作流程以实现自主任务执行、决策支持和编排。
+ 开发使用工具的代理（函数调用、结构化输出、API、数据库、工作流程）。
检索增强生成（RAG）
+ 设计和优化RAG管道，包括文档摄取、分块策略、嵌入、向量存储和检索排名。
+ 实施高级检索技术（混合搜索、元数据过滤、重新排名、查询重写）。
+ 评估和调整RAG系统的准确性、延迟、基础性和幻觉减少。
模型适应与优化
+ 微调和适应基础模型（指令调优、LoRA、适配器）以适应特定领域的用例。
+ 优化提示、模式和系统指令以确保可靠性和确定性。
+ 在适用的情况下应用强化或反馈驱动的优化（人工或自动评估循环）。
评估、监控与治理
+ 为GenAI系统定义评估框架，包括任务成功、事实性、基础性、延迟和成本。
+ 构建代理行为、工具调用和故障模式的监控和可观察性。
+ 与治理和风险团队合作，确保负责任的AI实践、可追溯性和合规性。
GenAI的生产部署与MLOps
+ 使用云原生架构将GenAI和代理系统部署到生产环境中。
+ 为LLM应用实施CI/CD、版本控制、回滚和运行时保护措施。
+ 优化系统性能、成本效率和可扩展性。
协作与领导
+ 与软件工程师、产品经理、数据科学家和业务利益相关者密切合作。
+ 将模糊的业务问题转化为结构良好的代理解决方案。
+ 指导初级工程师并为GenAI最佳实践和内部标准做出贡献。
**职位资格：**
**技术技能**
+ **精通Python并具有构建生产级服务的经验。**
+ **对LLM和基础模型（GPT、Claude、Llama等）有深入理解。**
+ **具有使用代理框架（例如LangGraph、Semantic Kernel、DSPy、AutoGen、CrewAI、自定义框架）的实际经验。**
+ **对RAG架构、向量数据库和嵌入模型有深入了解。**
+ **具有结构化输出、函数调用、JSON模式和工具编排的经验。**
+ **熟悉LLM评估技术和故障模式分析。**
+ **具有API、微服务和分布式系统的经验。**
**问题解决与沟通**
+ **具有很强的分析思维能力和结构化模糊问题的能力。**
+ **能够向技术和非技术受众解释复杂的GenAI概念。**
+ **在快速变化的环境中证明了跨职能工作的能力。**
**必需教育：**
计算机科学、数据科学、统计学或相关领域的硕士学位
**必需经验/知识、技能和能力：**
• 6年以上数据科学家工作经验，最好是在医疗保健环境中，但具有其他行业相关经验的候选人也会被考虑
• 了解大数据技术（例如Hadoop、Spark）
• 熟悉关系数据库概念和SDLC概念
• 展示批判性思维和将无结构问题有序化的能力
• 技术能力：精通Python和R等编程语言，并具有使用TensorFlow、Keras或PyTorch等机器学习框架的经验。
• 统计分析：对统计方法和机器学习算法有出色的理解，包括k-NN、朴素贝叶斯、SVM和神经网络。
• 具有代理工作流程的经验：熟悉设计和实施利用AI代理进行自主操作的代理工作流程。
• RAG技术：了解检索增强生成技术及其在增强AI模型输出中的应用。
• 模型微调专业知识：在特定任务的模型微调方面具有丰富经验，确保其满足所需的性能指标。
• 数据可视化：熟练使用数据可视化工具（例如Tableau、Power BI）以有效呈现复杂的数据见解。
• 数据库管理：具有SQL和NoSQL数据库、数据仓库和ETL流程的经验。
• 问题解决能力：具有很强的分析和问题解决能力，专注于开发创新的解决方案以应对复杂挑战。
**优先经验：**
+ 具有构建和部署基于GenAI/LLM系统的实际经验。
+ 在受监管行业（医疗保健、金融、保险）工作的经验。
+ 具有云GenAI平台（Azure AI Studio/Foundry、Databricks、Snowflake Cortex）的实际经验。
+ 具有GenAI系统的可观察性和治理工具的经验。
+ 熟悉NLP、文档智能或多模态AI。
+ 博士学位或同等高级研究经验是加分项。
+ 具有设计代理工作流程的丰富经验，而不仅仅是基于提示的应用程序。
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薪资范围：$107,028 - $250,446 / 年
*实际薪酬可能因地理位置、工作经验、教育和/或技能水平而异。
