Ang Entrata ay bumubuo ng teknolohiya sa pamamahala ng ari-arian para sa pabahay na multifamily, pang-estudyante, abot-kaya, pangmilitar, at komersyal. Pinagsasama ng pinag-isang platform nito ang pagpapaupa, marketing, pamamahala ng pasilidad, pamamahala ng utility, accounting sa pananalapi, at iba pang daloy ng gawaing pang-operasyon sa iisang sistema. Sinusuportahan ng AI at automation ang mga gawain tulad ng pakikipag-ugnayan sa mga residente, pagpapaupa, at paggawa ng desisyon, habang ang mga produktong gaya ng ResidentPortal at mga serbisyong homebody ay idinisenyo upang pagandahin ang karanasan ng residente. Tinutulungan ng software ng Entrata ang mga tagapamahala ng ari-arian na iugnay ang masalimuot na operasyon sa pabahay at magsikap para sa higit na kahusayan, mas matatag na netong kita sa operasyon, at mas mahusay na kakayahang kumita.
Inhinyero ng Software para sa AI, India (Hybrid)
Bumuo at magpatakbo ng mga production LLM at agent system para sa AI-powered na platform ng pamamahala ng ari-arian ng Entrata. Pangunahan ang orchestration, retrieval, pagsusuri, at deployment sa buong lifecycle ng produktong AI.
Paglalarawan
- Bumuo at magpanatili ng mga production workflow, platform, at feature ng produkto para sa LLM, agent, retrieval, at machine learning gamit ang mga structured orchestration pattern.
- Magdisenyo at magpatakbo ng mga agent graph, MCP, state transition, routing, retry, fallback, escalation path, at integration ng tool.
- Bumuo ng mga approach sa prompting na sumasaklaw sa system at task prompt, instruction ng tool, response schema, guardrail, at multi-agent interaction.
- Magdisenyo ng short-term state, long-term memory, history ng pag-uusap, summarization, retrieval, at privacy control.
- Pumili at mag-configure ng mga modelo batay sa kakayahan, latency, gastos, limitasyon ng context, pangangailangan sa operasyon, at reliability.
- Gamitin ang mga AWS AI service, kabilang ang Amazon Bedrock at AgentCore, upang bumuo, mag-deploy, at magpatakbo ng mga AI system.
- Ikonekta ang mga agent sa mga tool, API, database, at kasalukuyang application service.
- Bumuo ng mga retrieval at grounding approach na sumasaklaw sa chunking, embedding, ranking, metadata, filtering, at source attribution.
- Bumuo at palawakin ang mga quantitative at qualitative evaluation suite.
- Siyasatin ang hindi inaasahang gawi ng agent at magtatag ng monitoring at observability para sa mga AI system.
- Dalhin ang mga AI initiative mula sa teknikal na disenyo hanggang sa production launch at patuloy na pagpapahusay.
- Bumuo, mag-test, mag-debug, at magpanatili ng supporting application code at backend service.
- Makipagtulungan sa mga team ng produkto, disenyo, data science, at engineering habang nagbibigay ng teknikal na gabay at code review.
Mga Kinakailangan
- May 1–4 na taong karanasan sa software engineering o kaugnay na larangan, kabilang ang hindi bababa sa 2 taong pagtatrabaho sa AI, data science, o mga kaugnay na teknolohiya.
- Magpakita ng mahusay na kasanayan sa Python, JavaScript, TypeScript, o katumbas na programming language.
- Magkaroon ng matibay na praktikal na kaalaman sa Node.js at JavaScript o TypeScript.
- Nakabuo at nakapagpatakbo na ng LLM o agentic system sa production.
- Nauunawaan ang prompting, tool calling, structured output, agent orchestration, state management, context construction, at memory.
- Nakagawa na ng agent graph, multi-step workflow, routing strategy, at behavior sa paghawak ng failure.
- Nauunawaan kung paano pumili at magsuri ng mga modelo habang binabalanse ang kalidad, latency, gastos, at reliability.
- May praktikal na karanasan sa Amazon Bedrock, AgentCore, o katumbas na cloud AI service.
- May karanasan sa RAG system, vector database, embedding, ranking, at grounding method.
- Nakagawa na ng quantitative at qualitative evaluation para sa gawi ng LLM at agent.
- Gumagamit ng trace, log, production data, at evaluation finding upang siyasatin ang mga failure ng AI system.
- Nauunawaan ang MCP, API, distributed service, database, cloud platform, container, CI/CD, at observability.
- May mahusay na kasanayan sa system design, komunikasyon, ownership, at pakikipagtulungan.
Mga Benepisyo
- Nagbibigay ang Entrata ng pantay na oportunidad sa trabaho anuman ang mga protektadong katangian.
- Magtrabaho sa isang diverse at inclusive na lugar ng trabaho.
- Sumali sa kapaligirang walang diskriminasyon.