High Bridge Consulting LLC е консултантска и кадрова компания, насочена към дигиталната трансформация и решенията за технологични таланти. Услугите ѝ свързват предприятията с квалифицирани специалисти за инициативи, свързани с изкуствения интелект и машинното обучение, интернет на нещата, блокчейн и други цифрови технологии. Компанията прилага подход, поставящ хората на първо място, изграден върху сътрудничество, споделяне на знания и подкрепа за клиенти, консултанти, доставчици и партньори.
Архитект на решения за генеративен изкуствен интелект в AWS
Проектирайте производствени RAG системи, агентни системи и решения за приемане на данни в AWS в консултантска среда. Ръководете сигурни архитектури за регулирани данни и представяйте техническите решения пред клиенти и старши заинтересовани страни.
Описание
- Избиране на базови модели в Amazon Bedrock и обосноваване на решенията за избор
- Изграждане на RAG системи, които предоставят обосновани отговори с цитати
- Проектиране на агентни системи с краткосрочна и дългосрочна памет
- Внедряване на работни процеси с човешки преглед и контроли за одобрение
- Поемане на отговорност за pipeline-и за приемане на данни, обработващи милиони документи в различни формати
- Обработване на PDF файлове с таблици и изображения, CSV файлове и други полуструктурирани или неструктурирани данни
- Определяне на подходи за извличане, парсване, предварителна обработка, разделяне на части, метаданни и embeddings
- Създаване на семантични слоеве, обхващащи структурирана и неструктурирана информация
- Моделиране и свързване на разнообразни структури от данни за случаи на употреба на GenAI и RAG
- Проектиране на EKS, Kubernetes и контейнерни платформи и защита на избора между EKS и ECS
- Доставяне на инфраструктура, базирана на Terraform, до продукционно внедряване
- Проектиране на AWS мрежи, наблюдаемост, логване и продукционни среди
- Изграждане на сигурни GenAI архитектури за чувствителни или регулирани данни чрез IAM, криптиране, VPC, тайни, защитни механизми, защита от prompt injection, маскиране на PII и CloudTrail или CloudWatch
- Изграждане и отстраняване на проблеми в производствени GenAI компоненти и компоненти на data pipeline-и на Python
- Документиране на архитектурни решения чрез ADR-и и технически проектни материали
- Представяне и защита на архитектурни решения пред клиентски съвети за преглед и старши технически заинтересовани страни
Изисквания
- Практически опит с Amazon Bedrock, включително избор на базови модели и обосновка
- Опит с продукционно внедряване на Amazon Bedrock AgentCore
- Опит с Amazon OpenSearch за векторно търсене и семантично извличане
- Опит с Amazon S3 за съхранение на документи и данни
- Опит в проектирането и внедряването на обосновани RAG системи с отговори, съдържащи цитати
- Опит с агентни архитектури и краткосрочна и дългосрочна памет на агентите
- Опит във внедряването на работни процеси с човешки преглед и модели за одобрение
- Отговорност за pipeline-и за приемане на данни, обработващи милиони документи в различни формати
- Опит с обработка на PDF файлове с таблици или изображения, CSV файлове и други неструктурирани или полуструктурирани данни
- Задълбочени познания за методите за извличане на документи, парсване, предварителна обработка, разделяне на части, метаданни и embeddings
- Способност за поемане на отговорност за pipeline-и за приемане на данни и data pipeline-и без отделен екип по data engineering
- Опит в проектиране на семантични слоеве върху структурирани и неструктурирани данни
- Способност за моделиране и интегриране на разнообразни структури от данни за GenAI и RAG приложения
- Опит с EKS, Kubernetes и контейнерна архитектура
- Способност за обяснение и защита на архитектурни решения между EKS и ECS
- Задълбочен опит с Terraform и инфраструктура като код до продукционно внедряване
- Опит с AWS мрежи, мониторинг, логване и продукционна инфраструктура
- Задълбочени познания по архитектура за сигурност в AWS, включително IAM с минимални привилегии, KMS, TLS и криптиране, частна VPC мрежа, Secrets Manager, Bedrock Guardrails, защита от prompt injection, откриване и маскиране на PII и CloudTrail или CloudWatch
- Опит в проектирането на GenAI системи за среди с регулирани или чувствителни данни
- Задълбочни познания по Python за разработка и отстраняване на проблеми в производствени GenAI системи и data pipeline-и
- Опит в писането на Architecture Decision Records и техническа архитектурна документация
- Способност за представяне и защита на архитектурни решения пред клиентски съвети за преглед и старши технически заинтересовани страни
Придобивки
- Заетост на пълен работен ден
- Изцяло дистанционна работа
- Възнаграждение от 60,00–90,00 USD на час