kAIgentic היא חברת SaaS ארגונית בתחום הבינה המלאכותית, שמטה הראשי שלה בסינגפור. החברה מסייעת לארגונים מורכבים ועתירי ידע להפוך ידע תפעולי סמוי לסוכני בינה מלאכותית הנתונים לממשל ולבקרה. הפלטפורמה שלה משלבת הגדרת סוכנים, ניתוח אבחוני של אנשים, מערכות ותהליכים, וסביבת הרצה לפריסה הכוללת פיקוח אנושי, נתוני ניטור ושיפור מתמשך. עם שורשים ביפן ושיתופי פעולה עם גופים בתחום השירותים הפיננסיים, kAIgentic מתמקדת בהבטחת אמינות, ציות ומודרניזציה מעשית של הבינה המלאכותית עבור עסקים מפוקחים, בלי לדרוש החלפה כוללת של המערכות הקיימות.
מהנדס תוכנה, מחקר בינה מלאכותית — בנגלורו במתכונת היברידית
בנה תשתיות AI ארגוניות בתחומי הבנת מסמכים, GraphRAG, מערכות אחזור ואינטגרציות מאובטחות של סוכנים מרובים. התפקיד משלב הנדסת ייצור עם מחקר AI יישומי.
תיאור
- פתח צינורות מלאים לקליטת מסמכים, המטפלים בפריסות, בטבלאות, בתרשימים סרוקים ובהטמעות של תוכן ארוך
- צור מערכות חילוץ LLM המוגבלות לפי סכימה, עם סכימות טיפוסיות, לולאות אימות ומחזורי תיקון או ניסוח מחדש אוטומטיים
- הובל הנדסת אחזור בתחומי חיפוש היברידי, דירוג מחדש והרחבת שאילתות
- בנה גרפים של ידע וצינורות לפתרון ישויות באמצעות Neo4j או מאגרי גרפים מבוססי מאפיינים דומים, לתמיכה באחזור GraphRAG
- חזק את העיגון במקורות באמצעות שילוב מאגרי מונחים עם יצירה המשולבת באחזור
- שתף פעולה עם צוותי המוצר והמחקר להקמת מערכי נתונים להערכה, מחווני דירוג ושערי רגרסיה
- פתח תזמור סוכנים מרובים במבנה מתכנן-מבצע וניתוב כלים באמצעות ערכות SDK מקוריות
- הובל אינטגרציות MCP ואינטגרציות בין סוכנים באמצעות חוזים מאובטחים, גבולות אימות והעברת הקשר בין שירותים
דרישות
- הצלחה מוכחת באספקת מערכות AI לייצור ב-Python, עם טיפוסים חזקים, בדיקות מקיפות ותכנון של צינורות אסינכרוניים
- סגנון עבודה המתמקד בפיתוח מהיר וילידי-AI
- הבנה מתקדמת של ניסוח פרומפטים ל-LLM, חילוץ מבוסס סכימה ולולאות תיקון אוטומטיות
- מומחיות בהטמעות צפופות, חיפוש היברידי, דירוג מחדש והרחבת שאילתות
- ניסיון בהפעלת מסדי נתונים של גרפים מבוססי מאפיינים כגון Neo4j ובבניית צינורות לפתרון ישויות ול-GraphRAG
- ניסיון מעשי בארכיטקטורות עיגון במקורות, במאגרי מונחים וביצירה המשולבת באחזור
- שליטה בכלי תזמור סוכנים מרובים כגון LangGraph או OpenAI Agents SDK, וכן בדפוסי אינטגרציה מאובטחים של MCP או A2A
- ניסיון בתכנון מערכי נתונים להערכה, בבניית מדרגים ובהטמעת בדיקות רגרסיה באמצעות כלי תיעוד כגון Langfuse
- שיקול דעת טוב באיזון בין יעדי מחקר לדרישות מוצר
- יכולת לתקשר בבירור עם מהנדסים, מנהלי מוצר ובעלי עניין בכירים
הטבות
- בעלות משמעותית כבר מההתחלה
- הזדמנויות ללמוד ולצמוח לצד מנהלים מנוסים מארגונים גדולים
- תרבות המבוססת על אמון ותומכת בביטחון פסיכולוגי, במחלוקת פתוחה ובניסויים ממושמעים
- עבודה עם עמיתים בסינגפור, בהודו, ביפן, באירופה ובארצות הברית