kAIgentic — штаб-пәтері Сингапурда орналасқан, күрделі әрі білімге негізделген ұйымдарға жасырын операциялық білімді басқарылатын жасанды интеллект агенттеріне айналдыруға көмектесетін корпоративтік AI SaaS компаниясы. Оның платформасы агенттерді конфигурациялауды, адамдарды, жүйелер мен процестерді диагностикалық талдауды, сондай-ақ адам бақылауы, телеметрия және үздіксіз жетілдіру мүмкіндіктері бар енгізу ортасын біріктіреді. Жапониядағы бастауынан және қаржылық қызметтер саласындағы ірі ұйымдармен ынтымақтастығынан нәр алған kAIgentic реттелетін бизнеске қолданыстағы жүйелерді толық ауыстыруды талап етпей, сенімділік, талаптарға сәйкестік және жасанды интеллектіні іс жүзінде жаңғырту бағыттарына назар аударады.
Бағдарламалық жасақтама инженері, жасанды интеллект зерттеулері — Бенгалурудағы гибридті жұмыс
Құжаттарды интеллектуалды өңдеу, GraphRAG, іздеу жүйелері және қауіпсіз көпагентті интеграциялар бағыттарында корпоративтік жасанды интеллект инфрақұрылымын құрыңыз. Бұл рөл өндірістік инженерияны қолданбалы жасанды интеллект зерттеулерімен ұштастырады.
Сипаттама
- Құжат құрылымдарын, кестелерді, сканерленген сызбаларды және ұзақ мәтіндік мазмұн эмбеддингтерін өңдейтін толық құжат қабылдау конвейерлерін әзірлеңіз
- Типтелген схемалар, валидация циклдері және автоматтандырылған түзету немесе қайта сұрау циклдері бар схемаға шектеулі LLM шығару жүйелерін жасаңыз
- Гибридті іздеу, қайта ранжирлеу және сұрауды кеңейту бағыттарындағы іздеу инженериясына жетекшілік етіңіз
- GraphRAG іздеуін қолдау үшін Neo4j немесе соған ұқсас қасиеттер графы қоймаларымен білім графтары мен нысандарды сәйкестендіру конвейерлерін құрыңыз
- Терминология қоймаларын іздеу үдерісіндегі генерациямен біріктіру арқылы негізділікті күшейтіңіз
- Бағалау деректер жиындарын, бағалау өлшемдерін және регрессия қақпаларын әзірлеу үшін өнім және зерттеу топтарымен серіктестік орнатыңыз
- Төл SDK құралдарымен жоспарлаушы-жұмысшы көпагентті оркестрациясы мен құралдарды бағыттауды әзірлеңіз
- Қауіпсіз келісімшарттар, аутентификация шекаралары және сервистер арасындағы контекст беру арқылы MCP және агенттен агентке интеграцияларға жетекшілік етіңіз
Талаптар
- Күшті типтеу, жан-жақты тестілеу және асинхронды конвейер дизайны бар Python тіліндегі өндірістік жасанды интеллект жүйелерін сәтті жеткізген болуыңыз
- Жылдам әрі жасанды интеллектке негізделген әзірлеуді басты орынға қоятын жұмыс стилі
- LLM промпттары, схемаға негізделген шығару және автоматтандырылған түзету циклдері туралы терең түсінік
- Тығыз эмбеддингтер, гибридті іздеу, қайта ранжирлеу және сұрауды кеңейту салаларындағы сарапшылық
- Neo4j сияқты қасиеттер графы дерекқорларын пайдалану және нысандарды сәйкестендіру мен GraphRAG конвейерлерін құру тәжірибесі
- Негізділік архитектуралары, терминология қоймалары және іздеу үдерісіндегі генерация бойынша практикалық тәжірибе
- LangGraph немесе OpenAI Agents SDK сияқты көпагентті оркестрация құралдарын меңгеру, сондай-ақ қауіпсіз MCP немесе A2A интеграция үлгілерімен жұмыс тәжірибесі
- Бағалау деректер жиындарын жобалау, бағалаушылар құру және Langfuse сияқты трассалау құралдарымен регрессиялық тестілерді енгізу тәжірибесі
- Зерттеу мақсаттарын өнім талаптарымен теңестіру кезінде дұрыс пайым жасай білу
- Инженерлермен, өнім менеджерлерімен және жоғары лауазымды мүдделі тараптармен анық сөйлесе білу
Артықшылықтар
- Алғашқы күннен бастап маңызды жауапкершілік
- Ірі кәсіпорындардан келген тәжірибелі көшбасшылармен бірге үйрену және өсу мүмкіндіктері
- Психологиялық қауіпсіздікті, ашық пікір қайшылығын және тәртіпті эксперимент жасауды қолдайтын сенімге негізделген мәдениет
- Сингапур, Үндістан, Жапония, Еуропа және Америка Құрама Штаттарындағы әріптестермен жұмыс істеу