Equifax on maailmanlaajuinen rahoitus-, finanssiteknologia- ja kyberturvallisuusyritys, joka keskittyy muuttamaan dataa vaativien päätösten tueksi tarkoitetuiksi oivalluksiksi. Sen tarjontaan kuuluvat luottotietopalvelut, riskimallinnus, identiteetin suojaus, analytiikka, pilviteknologia ja tekoäly, jotka palvelevat rahoituslaitoksia, työnantajia ja valtion viranomaisia. Atlantan pääkonttorilla toimivalla Equifaxilla on lähes 15 000 työntekijää 24 maassa, ja se yhdistää omistamansa datan teknologiaan tukeakseen asiakkaidensa tietoon perustuvia päätöksiä.
Ohjelmistokehittäjä II, agenttipohjainen tekoäly
Rakenna tuotantokäyttöön LLM-agentteja, RAG-putkia ja yritysten tekoälytyönkulkuja Equifaxilla. Kehitä vikasietoisia järjestelmiä Pythonilla, orkestrointikehyksillä, rajapinnoilla ja vektoritietokannoilla.
Kuvaus
- Rakenna tilallisia, monivaiheisia agenttityönkulkuja esimerkiksi LangGraph-, AutoGen- tai LlamaIndex-kehyksillä.
- Paranna kehotteita esimerkiksi Chain-of-Thought- (CoT) ja ReAct-tekniikoilla.
- Luo luotettavia API-kääreitä ja tiukkoja JSON-skeemoja LLM-työkalujen ja funktiokutsujen määrittelyyn.
- Yhdistä agentit turvallisesti sisäisiin tietokantoihin, CRM-järjestelmiin ja yritysjärjestelmiin.
- Toteuta kontekstin säilyttäminen lyhytaikaisilla muistipuskureilla sekä pitkäaikaisella vektori- tai relaatiotallennuksella.
- Rakenna ja ylläpidä suuren läpimenon datan ingestointiputkia.
- Paranna haun osuvuutta yhdistelmähauilla, upotusten hienosäädöllä ja uudelleenjärjestelyllä.
- Lisää virheenkäsittely ja uudelleenyritykset pyyntörajoitusten, API-virheiden ja hallusinaatioiden varalle.
- Mahdollista agenttien omien tulosten korjaaminen tai selkeä siirto ihmiskäyttäjien käsiteltäväksi.
- Kirjoita deterministisiä ohjelmistotestejä ja arviointeja LLM-tuomarimenetelmillä.
- Käytä LangSmithin ja Phoenixin kaltaisia jäljitystyökaluja päättelypolkujen tarkasteluun, äärettömien silmukoiden estämiseen ja viiveen pienentämiseen.
- Muunna tekoälyprototyypit luotettaviksi tuotantojärjestelmiksi.
- Kirjoita selkeää ja tehokasta koodia, viimeistele LLM-kehotteita, integroi rajapintoja ja hallitse tilallisia agenttityönkulkuja.
Vaatimukset
- Sinulla on 3–6 vuoden kokemus ohjelmistokehityksen perustehtävistä.
- Sinulla on vähintään vuoden käytännön kokemus tuotantokäyttöön tarkoitettujen LLM-sovellusten, RAG-putkien tai agenttipohjaisten työnkulkujen rakentamisesta ja käyttöönotosta.
- Hallitset Pythonin, mukaan lukien FastAPI-, Pydantic- ja Asyncio-kirjastot.
- Sinulla on käytännön kokemusta LLM-orkestrointikehyksistä, kuten LangGraphista, LangChainista, AutoGenista tai LlamaIndexistä.
- Sinulla on kokemusta JSON-skeemojen kirjoittamisesta funktiokutsuja varten.
- Sinulla on kokemusta REST- tai gRPC-API-kääreiden rakentamisesta.
- Sinulla on kokemusta vektoritietokantojen käytöstä.
- Sinulla on kokemusta havainnointialustoista agenttien suorituksen jäljittämiseen, viiveen seurantaan ja kehotteiden arviointiin.
- Hallitset CI/CD:n, Git-työnkulut, yksikkö- ja integraatiotestauksen, Dockerin sekä selkeän ja skaalautuvan ohjelmistokehityksen perusteet.
- Sinulla on käytännön kokemusta GCP:n pilvinatiiveista tekoälypalveluista, kuten Vertex AI:sta, ADK:sta ja Model Armourista.
- Tunnet semanttisia suojakehysratkaisuja, kuten NeMo Guardrailsin tai Guardrails AI:n.
- Tunnet hienosäädön, upotusten mukauttamisen tai avoimen lähdekoodin mallien paikallisen käyttöönoton perusteet.
Edut
- Kattavat palkitsemis- ja terveydenhuoltopaketit.
- Palkallinen vapaa-aika.
- Mahdollisuuksia urakehitykseen verkko-oppimisalustalla, joka sisältää ohjattuja urapolkuja.
- Hybridityöskentely.