Equifax on ülemaailmne finants-, finantstehnoloogia- ja küberturvalisuse ettevõte, mis keskendub andmete muutmisele keerukate otsuste tegemist toetavateks teadmisteks. Ettevõtte pakkumiste hulka kuuluvad krediidiinfo, riskimudelid, identiteedikaitse, analüütika, pilvetehnoloogia ja tehisintellekt, mida kasutavad finantsasutused, tööandjad ja valitsusasutused. Atlantas peakontorit omaval Equifaxil on 24 riigis ligi 15 000 töötajat ning see ühendab enda valduses olevad andmed tehnoloogiaga, et toetada klientide teadlikke otsuseid.
Tarkvarainsener II, agenttehisintellekt
Loo Equifaxis tootmiskeskkonna LLM-agente, RAG-andmetöötlusvooge ja ettevõtete tehisintellekti töövooge. Arenda vastupidavaid süsteeme Pythoni, orkestreerimisraamistike, API-de ja vektorandmebaaside abil.
Kirjeldus
- Loo olekut säilitavaid, mitmeetapilisi agenditöövooge näiteks LangGraphi, AutoGeni või LlamaIndexi raamistikega.
- Täiusta viipasid selliste võtetega nagu Chain-of-Thought (CoT) ja ReAct.
- Loo töökindlaid API-ümbriseid ja rangeid JSON-skeeme LLM-i tööriista- ja funktsioonikutsete jaoks.
- Ühenda agendid turvaliselt sisemiste andmebaaside, CRM-ide ja ettevõtte süsteemidega.
- Arenda konteksti säilitamist lühiajaliste mälupuhvrite ning pikaajalise vektor- või relatsioonilise salvestuse abil.
- Loo ja halda suure läbilaskevõimega andmete sisestusvooge.
- Paranda otsingutulemuste asjakohasust hübriidotsingu, embedding'ute häälestamise ja tulemuste ümberjärjestamisega.
- Lisa veakäsitlus ja korduskatsed päringupiirangute, API-tõrgete ja hallutsinatsioonide korral.
- Võimalda agentidel oma väljundeid parandada või anda juhtum selgelt edasi inimoperaatoritele.
- Kirjuta deterministlikke tarkvarateste ja hindamisi LLM-i kohtunikuna kasutavate meetoditega.
- Kasuta LangSmithi ja Phoenixi taolisi jälgimistööriistu arutluskäikude kontrollimiseks, lõputute tsüklite vältimiseks ja latentsuse vähendamiseks.
- Muuda tehisintellekti prototüübid töökindlateks tootmissüsteemideks.
- Kirjuta puhast ja tõhusat koodi, täiusta LLM-i viipasid, integreeri API-sid ning halda olekut säilitavaid agenditöövooge.
Nõuded
- Sul on 3–6 aastat tarkvaraarenduse põhikogemust.
- Sul on vähemalt aasta praktilist kogemust tootmiskeskkonna LLM-rakenduste, RAG-andmetöötlusvoogude või agenttöövoogude loomise ja juurutamisega.
- Valdad Pythoni kasutamist, sealhulgas FastAPI-t, Pydanticut ja Asyncio-t.
- Sul on praktiline kogemus LLM-i orkestreerimisraamistikega, näiteks LangGraphi, LangChaini, AutoGeni või LlamaIndexiga.
- Sul on kogemus funktsioonikutsete jaoks JSON-skeemide kirjutamisega.
- Sul on kogemus REST- või gRPC-API-ümbriste loomisega.
- Sul on kogemus vektorandmebaaside kasutamisega.
- Sul on kogemus seireplatvormidega agentide käituse jälgimiseks, latentsuse mõõtmiseks ja viipade hindamiseks.
- Sul on tugevad põhiteadmised CI/CD-st, Giti töövoogudest, ühik- ja integratsioonitestimisest, Dockerist ning puhtast ja skaleeritavast tarkvaraarendusest.
- Sul on praktiline kogemus GCP pilvepõhiste tehisintellekti teenustega, sealhulgas Vertex AI, ADK ja Model Armouriga.
- Sul on kokkupuude semantiliste kaitsepiirete raamistikega, näiteks NeMo Guardrails või Guardrails AI.
- Tunned peenhäälestuse, embedding'ute kohandamise või avatud lähtekoodiga mudelite kohapeal juurutamise põhimõtteid.
Hüved
- Põhjalikud tasu- ja tervishoiuhüvitiste paketid.
- Tasustatud vaba aeg.
- Karjääri arenguvõimalused veebipõhise õppeplatvormi kaudu, mis pakub juhendatud karjääriteid.
- Hübriidtöö võimalus.