Equifaxは、データを重要な意思決定に役立つ洞察へと変換することに注力する、グローバルな金融・フィンテック・サイバーセキュリティ企業です。金融機関、雇用主、政府機関に向けて、信用情報、リスクモデリング、個人情報保護、分析、クラウド技術、人工知能などのサービスを提供しています。本社をアトランタに置き、24か国で約15,000人の従業員を擁するEquifaxは、独自データとテクノロジーを組み合わせ、顧客のより informed な意思決定を支援しています。
ソフトウェアエンジニア II、エージェント型AI
Equifaxで、本番環境向けのLLMエージェント、検索拡張生成（RAG）パイプライン、エンタープライズAIワークフローを構築します。 Python、オーケストレーションフレームワーク、API、ベクトルデータベースを活用し、堅牢なシステムを開発します。
仕事内容
- LangGraph、AutoGen、LlamaIndexなどのフレームワークを使い、状態を保持する複数ステップのエージェントワークフローを構築する。
- Chain-of-Thought（CoT）やReActなどの手法でプロンプトを改善する。
- LLMのツール呼び出しや関数呼び出し向けに、堅牢なAPIラッパーと厳格なJSONスキーマを作成する。
- エージェントを社内データベース、CRM、エンタープライズシステムに安全に接続する。
- 短期メモリバッファと長期的なベクトルまたはリレーショナルストレージを使って、コンテキストを保持する。
- 高スループットのデータ取り込みパイプラインを構築、保守する。
- ハイブリッド検索、埋め込みの調整、再ランキングによって検索精度を高める。
- レート制限、API障害、ハルシネーションに対するエラー処理とリトライを追加する。
- エージェントが自身の出力を修正できるようにし、必要に応じて担当者へ明確にエスカレーションする。
- LLM-as-a-judgeなどの手法を用いて、決定論的なソフトウェアテストと評価を作成する。
- LangSmithやPhoenixなどのトレーシングツールを使い、推論経路を調査し、無限ループを防ぎ、レイテンシを低減する。
- AIのプロトタイプを信頼性の高い本番システムにする。
- 読みやすく効率的なコードを書き、LLMプロンプトを改善し、APIを統合して、状態を持つエージェントワークフローを管理する。
応募要件
- ソフトウェアエンジニアリングの中核業務で3～6年の経験があること。
- 本番環境のLLMアプリケーション、RAGパイプライン、またはエージェント型ワークフローを構築・デプロイした実務経験が1年以上あること。
- FastAPI、Pydantic、Asyncioを含むPythonを使いこなせること。
- LangGraph、LangChain、AutoGen、LlamaIndexなどのLLMオーケストレーションフレームワークを実務で使用した経験があること。
- 関数呼び出し用JSONスキーマを作成した経験があること。
- RESTまたはgRPC APIラッパーを構築した経験があること。
- ベクトルデータベースを扱った経験があること。
- エージェントの実行トレース、レイテンシ監視、プロンプト評価に可観測性プラットフォームを使用した経験があること。
- CI/CD、Gitワークフロー、単体・統合テスト、Docker、クリーンで拡張性の高いソフトウェア開発の確かな基礎があること。
- Vertex AI、ADK、Model Armourなど、GCPのクラウドネイティブAIサービスを実務で使用した経験があること。
- NeMo GuardrailsやGuardrails AIなどのセマンティックガードレールフレームワークに触れた経験があること。
- ファインチューニング、埋め込みのカスタマイズ、またはオープンソースモデルのローカルデプロイに関する知識があること。
福利厚生
- 充実した報酬および医療保険制度。
- 有給休暇。
- ガイド付きのキャリアトラックを備えたオンライン学習プラットフォームを通じたキャリア成長の機会。
- ハイブリッド勤務環境。