Equifax
Equifax
Equifax เป็นบริษัทระดับโลกที่ดำเนินงานด้านการเงิน เทคโนโลยีทางการเงิน และความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ โดยมุ่งเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกสำหรับการตัดสินใจที่มีความสำคัญสูง ผลิตภัณฑ์และบริการของบริษัทครอบคลุมการรายงานเครดิต การสร้างแบบจำลองความเสี่ยง การปกป้องข้อมูลประจำตัว การวิเคราะห์ข้อมูล เทคโนโลยีคลาวด์ และปัญญาประดิษฐ์ เพื่อให้บริการสถาบันการเงิน นายจ้าง และหน่วยงานภาครัฐ Equifax มีสำนักงานใหญ่ในเมืองแอตแลนตา มีพนักงานเกือบ 15,000 คนใน 24 ประเทศ และผสานข้อมูลเฉพาะของบริษัทเข้ากับเทคโนโลยีเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจอย่างรอบคอบของลูกค้า

วิศวกรซอฟต์แวร์ระดับ II ด้าน AI เอเจนต์

สร้างเอเจนต์ LLM, ไปป์ไลน์ RAG และเวิร์กโฟลว์ AI สำหรับองค์กรในระดับใช้งานจริงที่ Equifax พัฒนาระบบที่ทนทานด้วย Python เฟรมเวิร์กการประสานงาน API และฐานข้อมูลเวกเตอร์

รายละเอียด

  • สร้างเวิร์กโฟลว์เอเจนต์หลายขั้นตอนที่มีสถานะ โดยใช้เฟรมเวิร์กอย่าง LangGraph, AutoGen หรือ LlamaIndex
  • ปรับปรุงพรอมป์ต์ด้วยเทคนิคอย่าง Chain-of-Thought (CoT) และ ReAct
  • สร้างตัวห่อหุ้ม API ที่แข็งแกร่งและสคีมา JSON ที่เข้มงวดสำหรับการเรียกใช้เครื่องมือและฟังก์ชันของ LLM
  • เชื่อมต่อเอเจนต์กับฐานข้อมูลภายใน CRM และระบบองค์กรอย่างปลอดภัย
  • พัฒนาการคงบริบทด้วยบัฟเฟอร์หน่วยความจำระยะสั้น และพื้นที่จัดเก็บแบบเวกเตอร์หรือเชิงสัมพันธ์ระยะยาว
  • สร้างและดูแลไปป์ไลน์นำเข้าข้อมูลที่มีอัตราการประมวลผลสูง
  • ปรับปรุงความเกี่ยวข้องของผลการค้นหาด้วยการค้นหาแบบไฮบริด การปรับแต่ง embedding และการจัดอันดับซ้ำ
  • เพิ่มการจัดการข้อผิดพลาดและการลองใหม่เมื่อถึงขีดจำกัดอัตราการเรียกใช้ API ล้มเหลว หรือเกิดภาพหลอน
  • ทำให้เอเจนต์แก้ไขผลลัพธ์ของตนเองได้ หรือส่งต่อให้ผู้ปฏิบัติงานอย่างชัดเจน
  • เขียนการทดสอบซอฟต์แวร์ที่ให้ผลแน่นอนและประเมินผลด้วยวิธีให้ LLM ทำหน้าที่เป็นผู้ตัดสิน
  • ใช้เครื่องมือติดตามอย่าง LangSmith และ Phoenix เพื่อตรวจสอบเส้นทางการให้เหตุผล ป้องกันลูปไม่รู้จบ และลดเวลาแฝง
  • เปลี่ยนต้นแบบ AI ให้เป็นระบบใช้งานจริงที่เชื่อถือได้
  • เขียนโค้ดที่สะอาดและมีประสิทธิภาพ ปรับแต่งพรอมป์ต์ LLM ผสานรวม API และจัดการเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ที่มีสถานะ

คุณสมบัติ

  • มีประสบการณ์ด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์โดยตรง 3–6 ปี
  • มีประสบการณ์ลงมือสร้างและนำแอปพลิเคชัน LLM ไปใช้งานจริง ไปป์ไลน์ RAG หรือเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์อย่างน้อยหนึ่งปี
  • ใช้ Python ได้อย่างชำนาญ รวมถึง FastAPI, Pydantic และ Asyncio
  • มีประสบการณ์จริงกับเฟรมเวิร์กการประสานงาน LLM เช่น LangGraph, LangChain, AutoGen หรือ LlamaIndex
  • มีประสบการณ์เขียนสคีมา JSON สำหรับการเรียกใช้ฟังก์ชัน
  • มีประสบการณ์สร้างตัวห่อหุ้ม API แบบ REST หรือ gRPC
  • มีประสบการณ์ทำงานกับฐานข้อมูลเวกเตอร์
  • มีประสบการณ์ใช้แพลตฟอร์ม observability เพื่อติดตามการทำงานของเอเจนต์ ตรวจสอบเวลาแฝง และประเมินพรอมป์ต์
  • มีพื้นฐานแน่นด้าน CI/CD เวิร์กโฟลว์ Git การทดสอบยูนิตและการทดสอบการผสานรวม Docker และการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่สะอาดและขยายได้
  • มีประสบการณ์จริงกับบริการ AI บนคลาวด์เนทีฟของ GCP รวมถึง Vertex AI, ADK และ Model Armour
  • มีความคุ้นเคยกับเฟรมเวิร์ก guardrail เชิงความหมาย เช่น NeMo Guardrails หรือ Guardrails AI
  • คุ้นเคยกับการปรับแต่งโมเดล การปรับแต่ง embedding หรือการติดตั้งโมเดลโอเพนซอร์สในเครื่อง

สวัสดิการ

  • แพ็กเกจค่าตอบแทนและสวัสดิการด้านสุขภาพที่ครอบคลุม
  • วันลาหยุดโดยได้รับค่าจ้าง
  • โอกาสเติบโตในสายอาชีพผ่านแพลตฟอร์มการเรียนรู้ออนไลน์ที่มีเส้นทางอาชีพพร้อมคำแนะนำ
  • รูปแบบการทำงานแบบไฮบริด