kAIgentic
kAIgentic
kAIgentic ir Singapūrā bāzēts uzņēmumu mākslīgā intelekta SaaS uzņēmums, kas palīdz sarežģītām un zināšanu ietilpīgām organizācijām pārvērst tacītās darbības zināšanas pārvaldāmos mākslīgā intelekta aģentos. Tā platforma apvieno aģentu konfigurēšanu, cilvēku, sistēmu un procesu diagnostisko analīzi, kā arī izpildes vidi ieviešanai ar cilvēka uzraudzību, telemetriju un nepārtrauktu pilnveidi. Uzņēmuma saknes meklējamas Japānā, un tas sadarbojas ar finanšu pakalpojumu nozares uzņēmumiem, koncentrējoties uz uzticamību, atbilstību un regulēto uzņēmumu praktisku mākslīgā intelekta modernizāciju, neprasot pilnībā nomainīt esošās sistēmas.

Programmatūras inženieris, MI pētniecība — Bengaluru, hibrīddarbs

Veido uzņēmumu mākslīgā intelekta infrastruktūru dokumentu inteliģences, GraphRAG, izguves sistēmu un drošu multiagentu integrāciju jomā. Šis amats apvieno ražošanas līmeņa inženieriju ar lietišķo MI pētniecību.

Apraksts

  • Izstrādā pilnīgus dokumentu ievades cauruļvadus, kas apstrādā izkārtojumus, tabulas, skenētas diagrammas un gara satura iegulšanas
  • Izveido shēmu ierobežotas LLM izvilkšanas sistēmas ar tipizētām shēmām, validācijas cikliem un automātiskiem labošanas vai atkārtotas uzvednes cikliem
  • Vadi izguves inženieriju hibrīdās meklēšanas, pārkārtošanas un vaicājumu paplašināšanas jomā
  • Veido zināšanu grafus un entītiju risināšanas cauruļvadus ar Neo4j vai līdzvērtīgām īpašību grafu krātuvēm GraphRAG izguves atbalstam
  • Stiprini pamatotību, apvienojot terminoloģijas krātuves ar izguvē balstītu ģenerēšanu
  • Sadarbojies ar produktu un pētniecības komandām, lai izveidotu novērtēšanas datu kopas, vērtēšanas kritērijus un regresijas vārtus
  • Izstrādā plānotāja-darbinieka multiagentu orķestrēšanu un rīku maršrutēšanu ar vietējiem SDK
  • Vadi MCP un aģentu savstarpējās integrācijas ar drošiem līgumiem, autentifikācijas robežām un konteksta pārsūtīšanu starp pakalpojumiem

Prasības

  • Pierādīti panākumi ražošanas MI sistēmu ieviešanā ar Python, spēcīgu tipizāciju, visaptverošiem testiem un asinhronu cauruļvadu izstrādi
  • Darba stils, kura centrā ir ātra, MI dabīgi izmantojoša izstrāde
  • Padziļināta izpratne par LLM uzvednēm, shēmās balstītu izvilkšanu un automatizētiem labošanas cikliem
  • Ekspertīze blīvajos iegulumos, hibrīdajā meklēšanā, pārkārtošanā un vaicājumu paplašināšanā
  • Pieredze ar īpašību grafu datubāzu, piemēram, Neo4j, darbību un entītiju risināšanas un GraphRAG cauruļvadu izveidi
  • Praktiska pieredze ar pamatotības arhitektūrām, terminoloģijas krātuvēm un izguvē balstītu ģenerēšanu
  • Prasme izmantot multiagentu orķestrēšanas rīkus, piemēram, LangGraph vai OpenAI Agents SDK, kā arī drošu MCP vai A2A integrāciju modeļus
  • Pieredze novērtēšanas datu kopu izstrādē, vērtētāju izveidē un regresijas testu ieviešanā ar izsekošanas rīkiem, piemēram, Langfuse
  • Labs spriedums, līdzsvarojot pētniecības mērķus ar produkta prasībām
  • Spēja skaidri sazināties ar inženieriem, produktu vadītājiem un vadošajām ieinteresētajām personām

Priekšrocības

  • Nozīmīga atbildība jau no paša sākuma
  • Iespējas mācīties un augt kopā ar pieredzējušiem vadītājiem no lieliem uzņēmumiem
  • Uz uzticēšanos balstīta kultūra, kas atbalsta psiholoģisko drošību, atklātas domstarpības un disciplinētus eksperimentus
  • Strādā ar kolēģiem Singapūrā, Indijā, Japānā, Eiropā un Amerikas Savienotajās Valstīs

Saistītās vakances

Johnson & Johnson

Director, Patient and Customer Experience – Johnson & Johnson, Singapore

Johnson & Johnson

Lead Johnson & Johnson’s APAC patient experience, patient support and commercial AI strategy from Singapore. Drive regional customer experience adoption, market execution and cross-functional healthcare innovation.

Atvērt