在Extreme Networks，我们创造轻松的网络体验，赋予个人和组织以进步的力量。作为我们不断壮大的AI能力中心的一部分，我们正在寻找一位在生成式AI、多代理系统和基于LLM的应用开发方面具有专业知识的高级AI/ML工程师。在这个角色中，您将帮助构建下一代AI原生系统，这些系统结合了传统的机器学习、生成模型和自主代理。您的工作将为网络设计、优化、安全和支持提供智能、实时的决策。
主要职责：
- 设计和实施管理代理行为的业务逻辑和建模，包括决策工作流、工具使用和交互策略。
- 使用提示工程、检索增强生成（RAG）、微调或函数调用开发和完善LLM驱动的代理。
- 理解和建模每个代理背后的领域知识：与网络工程师接触，了解操作背景，并将这种理解编码到有效的代理行为中。
- 应用传统的ML建模技术（分类、回归、聚类、异常检测）来丰富代理功能。
- 为代理提供数据的工程管道做出贡献，包括数据提取、转换和语义分块。
- 构建模块化、可重用的AI组件，并将其与后端API、向量存储和网络遥测管道集成。
- 与其他AI工程师合作创建多代理工作流，包括计划、完善、执行和升级步骤。
- 与平台和工程团队合作，将GenAI原型转化为生产级、可扩展和可测试的服务。
- 与前端开发人员合作设计代理体验，并通过人机反馈环节贡献于用户体验交互。
- 了解LLM架构、代理框架、评估策略和GenAI标准的趋势。
资格：
- 计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士或博士学位。
- 5年以上ML/AI工程经验，包括2年以上使用变压器模型或LLM系统的经验。
- 扎实的ML基础知识，具有构建和部署传统ML模型的实践经验。
- 熟练的Python编程技能，具有将AI模块集成到云原生微服务中的经验。
- 具有LLM框架（如LangChain、AutoGen、Semantic Kernel、Haystack）和向量数据库（如FAISS、Weaviate、Pinecone）的经验。
- 熟悉用于系统设计、内存管理、指令调优和工具使用链的提示工程技术。
- 对RAG架构有深入理解，包括语义分块、元数据设计和混合检索。
- 具有数据预处理、ETL工作流和嵌入生成的实践经验。
- 具有使用AWS或Azure等云平台进行模型部署、数据存储和编排的能力。
- 优秀的协作和沟通能力，包括与产品经理、网络工程师和后端团队的跨职能合作。
优先条件：
- 具有LLMOps工具、开源代理框架或编排库的经验。
- 熟悉Docker、Docker Compose和基于容器的开发环境。
- 在企业网络、SD-WAN或网络可观测性工具方面的背景。
- 对开源AI或GenAI库的贡献。
我们可能使用人工智能（AI）工具来支持招聘过程的部分环节，例如审查申请、分析简历或评估响应。这些工具协助我们的招聘团队，但不会取代人类的判断。最终的招聘决定仍由人类做出。如果您想了解有关您的数据如何处理的更多信息，请联系我们。
