Equifax — глобальная компания в сфере финансов, финансовых технологий и кибербезопасности, которая помогает превращать данные в аналитические выводы для принятия важных решений. В число её предложений входят кредитная отчётность, моделирование рисков, защита личности, аналитика, облачные технологии и искусственный интеллект для финансовых учреждений, работодателей и государственных организаций. Штаб-квартира Equifax находится в Атланте; в компании работают почти 15 000 сотрудников в 24 странах. Equifax объединяет собственные данные и технологии, помогая клиентам принимать обоснованные решения.
Инженер-программист II, агентный ИИ
Создавайте производственные LLM-агенты, конвейеры RAG и корпоративные ИИ-процессы в Equifax. Разрабатывайте отказоустойчивые системы на Python с фреймворками оркестрации, API и векторными базами данных.
Описание
- Создавайте многоэтапные агентные процессы с сохранением состояния на базе LangGraph, AutoGen или LlamaIndex.
- Улучшайте промпты с помощью таких методов, как Chain-of-Thought (CoT) и ReAct.
- Создавайте надежные оболочки API и строгие схемы JSON для вызовов инструментов и функций LLM.
- Безопасно подключайте агентов к внутренним базам данных, CRM и корпоративным системам.
- Реализуйте сохранение контекста с помощью краткосрочных буферов памяти и долгосрочного векторного или реляционного хранилища.
- Создавайте и поддерживайте высокопроизводительные конвейеры загрузки данных.
- Повышайте релевантность поиска за счет гибридного поиска, настройки эмбеддингов и переранжирования.
- Добавляйте обработку ошибок и повторные попытки при ограничении частоты запросов, сбоях API и галлюцинациях.
- Позволяйте агентам исправлять собственные результаты или четко передавать задачу операторам-людям.
- Пишите детерминированные программные тесты и проводите оценку с помощью методов LLM-as-a-judge.
- Используйте инструменты трассировки, такие как LangSmith и Phoenix, чтобы анализировать ход рассуждений, предотвращать бесконечные циклы и снижать задержки.
- Превращайте прототипы ИИ в надежные производственные системы.
- Пишите чистый и эффективный код, совершенствуйте промпты LLM, интегрируйте API и управляйте агентными процессами с сохранением состояния.
Требования
- Опыт работы в основной сфере разработки программного обеспечения от 3 до 6 лет.
- Не менее года практического опыта создания и развертывания производственных LLM-приложений, конвейеров RAG или агентных процессов.
- Уверенное владение Python, включая FastAPI, Pydantic и Asyncio.
- Практический опыт работы с фреймворками оркестрации LLM, такими как LangGraph, LangChain, AutoGen или LlamaIndex.
- Опыт написания схем JSON для вызова функций.
- Опыт создания оболочек для REST- или gRPC API.
- Опыт работы с векторными базами данных.
- Опыт работы с платформами наблюдаемости для трассировки выполнения агентов, мониторинга задержек и оценки промптов.
- Прочные знания CI/CD, рабочих процессов Git, модульного и интеграционного тестирования, Docker, а также разработки чистого и масштабируемого ПО.
- Практический опыт работы с облачными ИИ-сервисами GCP, включая Vertex AI, ADK и Model Armour.
- Знакомство с фреймворками семантических ограничений, такими как NeMo Guardrails или Guardrails AI.
- Знакомство с тонкой настройкой моделей, адаптацией эмбеддингов или локальным развертыванием моделей с открытым исходным кодом.
Преимущества
- Комплексный пакет вознаграждения и медицинского страхования.
- Оплачиваемый отпуск.
- Возможности карьерного роста благодаря онлайн-платформе обучения с программами развития карьеры.
- Гибридный формат работы.