Cloudera
Cloudera
„Cloudera“ yra įmonėms skirtų duomenų debesijos sprendimų bendrovė, padedanti organizacijoms valdyti, prižiūrėti ir analizuoti duomenis hibridinėse aplinkose. Jos platforma palaiko šiuolaikines duomenų architektūras, įskaitant atvirus duomenų ežero ir duomenų saugyklos sprendimus, duomenų tinklų modelius ir vieningas duomenų audinio struktūras, taip pat suteikia dirbtinio intelekto, mašininio mokymosi ir duomenų inžinerijos galimybių. „Cloudera“ aptarnauja finansinių paslaugų, telekomunikacijų, sveikatos priežiūros ir logistikos sektorius, sudarydama komandoms sąlygas dirbti su dideliais duomenų kiekiais ir sudėtingą informaciją paversti veiklos įžvalgomis.

GraphRAG inžinierius – „Cloudera“ Ispanija, nuotolinis darbas

Kurkite „Cloudera“ įmonės dirbtinio intelekto žinių grafą ir GraphRAG galimybes naudodami Neo4j, vektorinę saugyklą ir automatizuotus duomenų gavimo procesus. Prižiūrėkite AWS ir GCP infrastruktūrą kūrėjų darbo eigoms ir įmonės DI paslaugoms.

Aprašymas

  • Paruoškite, optimizuokite ir prižiūrėkite gamybines Neo4j grafų duomenų bazes bei pgvector saugyklų klasterius
  • Kurkite didelio pralaidumo indeksus, kosinusinio panašumo paiešką ir užklausų patobulinimus, užtikrinančius trumpesnę nei sekundės trukmę
  • Kurkite duomenų gavimo procesus, kurie Git saugyklas, AST, Jira nuorodas, Avro schemas ir CI/CD metaduomenis paverčia įmonės žinių grafu
  • Sujunkite paskirstytus procesų variklius su hibridinėmis paieškos sistemomis naudodami SQL, Cypher traversavimą ir tankiuosius įterpinius
  • Nustatykite autonominių agentų grandinės pertraukiklius, pasitikėjimo slenksčius ir vykdymo ribas
  • Integruokite mikropaslaugas ir žinių saugyklas su Enterprise AI Gateway
  • Valdykite versijų kontrolėje esančias raginimų struktūras lokalizuotuose .ai/ kataloguose, taikydami DLP, asmens duomenų šalinimą ir žetonų spartos kontrolę
  • Automatizuokite atsarginį perjungimą, atsarginių kopijų atkūrimą ir kelių debesų saugyklų sąnaudų valdymą AWS ir GCP aplinkose
  • Valdykite semantinės, vektorinės ir grafų saugyklos sluoksnį, palaikantį konteksto variklį, įmonės DI paslaugų priemones ir vidinį kūrėjų portalą
  • Vadovaukite SDLC Context Graph ir GraphRAG Engine diegimui, skirtam CAB atitikčiai, kodo ir schemų kilmei bei įmonės LLM tarpinio serverio integracijoms

Reikalavimai

  • Didelė praktinė Neo4j kūrimo ir eksploatavimo patirtis, įskaitant Cypher, APOC ir causal clustering, arba panašių įmonės žinių grafų sistemų patirtis
  • Įrodyta pgvector ir PostgreSQL, įterpinių valdymo, hibridinės paieškos bei LangChain, LlamaIndex ar pasirinktinių RAG procesų integravimo kompetencija
  • Praktinė reliacinių ir grafų duomenų bazių valdymo AWS ir GCP aplinkose patirtis
  • Gebėjimas naudoti Apache Avro duomenis, apdoroti Kafka įvykius per AWS MSK ir analizuoti struktūrizuotus arba nestruktūrizuotus kodo bei JSON artefaktus
  • Prompts-as-Code, kelių pavyzdžių raginimų tobulinimo ir agentų įrankių specifikacijų praktinės žinios
  • Terraform infrastruktūros primityvų, Kubernetes EKS arba GKE aplinkoje, Docker ir ištraukimu grindžiamų GitOps procesų patirtis
  • HashiCorp Vault Transit šifravimo, OIDC autentifikavimo be raktų ir nulinio pasitikėjimo darbo krūvių tapatybių išmanymas
  • OpenTelemetry instrumentavimo, skirto vektorinės paieškos delsai ir LLM išvadų našumui Datadog arba Grafana aplinkoje matuoti, supratimas

Privalumai

  • Dosnios apmokamos atostogos
  • Dienos be darbo, skirtos darbo ir asmeninio gyvenimo pusiausvyrai palaikyti
  • Lanksti darbo iš namų politika
  • Psichinės ir fizinės gerovės programos
  • Telefono ir interneto išlaidų kompensavimas
  • Nuolatinės karjeros ugdymo galimybės
  • Išsamus ir konkurencingas išmokų paketas
  • Apmokamas laikas savanorystei
  • Darbuotojų išteklių grupės

Susiję darbai