kAIgentic е базирана в Сингапур компания за корпоративни AI SaaS решения, която помага на сложни организации с интензивно използване на знания да превърнат скритите оперативни знания в управлявани AI агенти. Платформата ѝ съчетава конфигуриране на агенти, диагностичен анализ на хора, системи и процеси и среда за изпълнение и внедряване с човешки надзор, телеметрия и непрекъснато усъвършенстване. Компанията има корени в Япония и си сътрудничи с корпоративни организации в сектора на финансовите услуги. kAIgentic се фокусира върху надеждността, съответствието с регулаторните изисквания и практическата модернизация на AI за регулирани предприятия, без да изисква пълна подмяна на съществуващите системи.
Софтуерен инженер, изследване на изкуствения интелект — хибридно в Бенгалуру
Изграждайте корпоративна AI инфраструктура за интелигентна обработка на документи, GraphRAG, системи за извличане и сигурни интеграции на множество агенти. Ролята съчетава инженеринг за продукционна среда с приложни изследвания в областта на изкуствения интелект.
Описание
- Разработване на цялостни конвейери за приемане на документи, които обработват оформления, таблици, сканирани диаграми и embeddings на дълго съдържание
- Създаване на системи за извличане с LLM, ограничени от схема, с типизирани схеми, цикли за валидиране и автоматизиран ремонт или повторно подаване на заявка
- Ръководене на инженерните дейности по извличане чрез хибридно търсене, повторно класиране и разширяване на заявки
- Изграждане на графи на знания и конвейери за разрешаване на същности с Neo4j или сравними хранилища на графи на свойства в подкрепа на извличането чрез GraphRAG
- Укрепване на обосноваването чрез комбиниране на хранилища на терминология с генериране в цикъла на извличане
- Партньорство с продуктови и изследователски екипи за създаване на набори от данни за оценяване, рубрики за оценяване и регресионни проверки
- Разработване на оркестрация на множество агенти по модела планировчик-изпълнител и маршрутизиране на инструменти с нативни SDK
- Ръководене на MCP интеграции и интеграции агент-към-агент със сигурни договори, граници за удостоверяване и предаване на контекст между услуги
Изисквания
- Доказан успех в доставянето на продукционни AI системи на Python със силно типизиране, всеобхватни тестове и асинхронен дизайн на конвейери
- Работен стил, основан на бърза разработка с активното използване на AI
- Задълбочено разбиране на prompt инженерството за LLM, извличането по схема и автоматизираните цикли за ремонт
- Експертни познания в областта на плътните embeddings, хибридното търсене, повторното класиране и разширяването на заявки
- Опит с експлоатацията на бази данни с графи на свойства като Neo4j и изграждането на конвейери за разрешаване на същности и GraphRAG
- Практически опит с архитектури за обосноваване, хранилища на терминология и генериране в цикъла на извличане
- Умения с инструменти за оркестрация на множество агенти като LangGraph или OpenAI Agents SDK, както и със сигурни модели за интеграция на MCP или A2A
- Опит в проектирането на набори от данни за оценяване, създаването на оценители и внедряването на регресионни тестове с инструменти за проследяване като Langfuse
- Добра преценка при балансиране на изследователски цели и продуктови изисквания
- Способност за ясна комуникация с инженери, продуктови мениджъри и старши заинтересовани страни
Придобивки
- Значителна самостоятелност от самото начало
- Възможности за учене и развитие заедно с опитни лидери от големи предприятия
- Култура, основана на доверие, която подкрепя психологическата безопасност, откритото несъгласие и дисциплинираното експериментиране
- Работа с колеги от Сингапур, Индия, Япония, Европа и Съединените щати