
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