Kinaxis
Kinaxis
Kinaxis razvija programsko opremo za orkestracijo dobavne verige, ki organizacijam pomaga načrtovati, upravljati in se odzivati na kompleksne operacije. Njena platforma Maestro združuje načrtovanje s podporo umetne inteligence, napredno analitiko in vpogled v podatke v realnem času ter tako podpira bolj informirano odločanje v celotni dobavni verigi. Rešitve podjetja so pomembne za organizacije na področjih, kot so proizvodnja, zdravstvo in svetovanje, s poudarkom na izboljšanju učinkovitosti, napovedovanju povpraševanja in hitrem prilagajanju ob motnjah.

Arhitekt AI/ML in agentskih sistemov

Vodenje arhitekture agentske umetne inteligence ter semantičnih in grafovnih platform znanja za programsko opremo Kinaxis za orkestracijo dobavne verige. Povezovanje podatkov za načrtovanje s poslovnimi sistemi ob hkratni gradnji ponovno uporabnih zmogljivosti umetne inteligence v velikem obsegu.

Opis

  • Voditi praktično arhitekturo agentske umetne inteligence, grafov znanja, semantičnih sistemov in modeliranja podatkov
  • Ustvarjati platformna orodja, ki povezujejo Maestro in podatke za načrtovanje z upravljanjem skladišč, zalogami, Salesforceom in partnerskimi agentskimi okolji
  • Načrtovati podatkovne, grafovne in integracijske arhitekture, ki zajemajo vnos, pretvorbo, preslikavo, razreševanje entitet, usklajevanje shem, preverjanje veljavnosti ter paketne ali pretočne posodobitve
  • Agentom omogočiti krmarjenje po poslovnih podatkih in grafovnih strukturah
  • Oblikovati tehnične odločitve na področju arhitekture platform in grafov, modeliranja podatkov, integracije AI, agentskih delovnih tokov, ocenjevalnikov kakovosti, preverjanja omejitev in sklepanja ob izvajanju poizvedb v velikem obsegu
  • Vzpostavljati ponovno uporabne arhitekturne vzorce in razširljive zmogljivosti platforme
  • Ocenjevati nove grafovne, semantične, agentske AI in poslovne podatkovne tehnologije z jasno analizo kompromisov
  • Nova raziskovalna spoznanja in tehnologije pretvarjati v razširljive arhitekturne vzorce in produktne zmogljivosti
  • Mentorirati sodelavce ter spodbujati strukturirano razmišljanje, semantično jasnost, pragmatično arhitekturo platform, agentsko inženirstvo in inovacije, usmerjene v izdelek
  • Sodelovati s produktnimi, inženirskimi, platformnimi in ekipami, usmerjenimi v stranke

Zahteve

  • Magisterij ali doktorat iz računalništva, umetne inteligence ali sorodne discipline
  • Relevantne izkušnje z arhitekturo poslovne programske opreme, uporabljeno umetno inteligenco, modeliranjem podatkov, grafi znanja, semantičnimi sistemi ali tehnologijo dobavne verige
  • Dobro praktično razumevanje poslovnih sistemov dobavne verige ali povezanih operativnih sistemov
  • Praktične izkušnje z načrtovanjem platformne programske opreme, razvojnih orodij, sestavljivih zmogljivosti, izdelkov tipa workbench, prototipov, rešitev proof-of-concept ali sistemov v zgodnji fazi
  • Močne izkušnje z modeliranjem podatkov, semantičnim modeliranjem, ontologijami, grafi znanja ali predstavitvijo znanja
  • Izkušnje z vzpostavljanjem ponovno uporabnih arhitekturnih vzorcev, upravljanjem podatkovnih modelov, semantičnih ali ontoloških standardov, različic, življenjskega cikla in usklajevanja med domenami
  • Sposobnost načrtovanja dolgoročnega razvoja agentskih poslovnih platform
  • Izkušnje z uporabo novih metod na področju agentske umetne inteligence, predstavitve znanja, semantičnih sistemov ali poslovnih podatkovnih platform
  • Izkušnje z arhitekturo obsežnih grafovnih, semantičnih in podatkovnih platform, ki združujejo strukturirane, polstrukturirane in nestrukturirane podatke
  • Praktične izkušnje z grafi znanja, podatkovnimi in integracijskimi platformami ter cevovodi
  • Izkušnje z vnosom, pretvorbo, razreševanjem entitet, usklajevanjem shem ali ontologij, preverjanjem veljavnosti, strategijami posodabljanja in zmogljivostjo v velikem merilu
  • Obvezne praktične izkušnje z agentsko umetno inteligenco in agentskim inženirstvom
  • Izkušnje z inženirskimi praksami, ki temeljijo na GitHubu
  • Sposobnost prepoznavanja, ocenjevanja in uporabe novih raziskav in tehnologij
  • Dobra tehnična presoja
  • Sposobnost vplivanja na tehnično usmeritev med produktnimi, inženirskimi, platformnimi in ekipami, usmerjenimi v stranke
  • Odlične komunikacijske veščine
  • Sposobnost ločevanja arhitekture platforme od izvedbe, specifične za stranko
  • Sposobnost opredelitve kakovostne arhitekture agentskih sistemov, vključno z ocenjevalniki, vzorci preverjanja, omejitvami in zaščitnimi mehanizmi
  • Zaželeno je poznavanje RDF, OWL, SHACL ali SPARQL
  • Zaželeno je poznavanje časovnega modeliranja, digitalnih dvojčkov, operativne inteligence ali poslovnih platform za orkestracijo
  • Zaželene so izkušnje z raziskavami, standardi, odprtokodnimi projekti ali inovacijami
  • Zaželene so izkušnje s poslovnim SaaS ter upravljanjem AI, grafovnih, podatkovnih ali agentskih platform v velikem obsegu
  • Zaželene so izkušnje z RAG, aplikacijami LLM, razložljivo umetno inteligenco, ocenjevalniki ali okviri kakovosti agentskih sistemov

Ugodnosti

  • Prilagodljiv dopust in dnevi Kinaxis, vključno s prostimi dnevi za celotno podjetje
  • Prilagodljivi načini dela
  • Programi za podporo telesnemu in duševnemu dobremu počutju
  • Redne virtualne vadbe
  • Programi mentorstva, usposabljanja in kariernega razvoja
  • Programi priznanj in nagrade za priporočila
  • Priložnosti za sodelovanje na hekatonih
  • Na zahtevo so na voljo prilagoditve zaposlitvenega postopka za podporo pravičnosti in dostopnosti

Sorodna delovna mesta

S&P Global

Principal Commodity Analyst, Global Crops

S&P Global

Lead agricultural market research and forecasting for S&P Global Energy. Build commodity models, balance sheets, and reports that turn market developments into useful client insights.

Odpri