福特汽车公司是一家总部位于美国的汽车制造商，其历史可追溯至1903年。除研发和生产汽车外，公司还在拓展移动出行服务、数字体验和软件领域的业务。福特的工作也包括可持续发展举措和环境目标，体现了将交通、创新、社区影响与负责任的商业实践相结合的发展方式。
福特汽车公司 AI/ML 架构师（混合办公，印度）
为企业应用构建自主智能体、多智能体系统和检索增强生成（RAG）流水线。 使用 MLOps、容器和向量数据库，在 Google Cloud 上部署生产级生成式 AI。
描述
- 为企业流程开发和部署自主及半自主 AI 智能体。
- 设计多智能体架构，涵盖编排、任务拆解、规划循环和智能体间通信。
- 将智能体连接到企业平台、REST 和 GraphQL API、数据库及 Google Cloud 服务。
- 构建短期、长期、情景式和语义记忆能力。
- 创建、测试、优化和维护提示词模板及可复用提示词库。
- 评估、选择并微调基础模型，包括通过 Vertex AI Model Garden 使用 Gemini。
- 构建并调优高吞吐、低延迟的 RAG 流水线，包括文档导入、分块和嵌入生成。
- 集成并运行可扩展的向量数据库。
- 清理并准备结构化和非结构化数据以供使用。
- 使用 Terraform 基础设施即代码配置安全的 Google Cloud 环境。
- 构建并维护 CI/CD 流水线，以自动执行测试、容器构建及跨环境部署。
- 使用 Docker 打包应用和智能体，再部署到 GKE 或 Cloud Run。
- 使用 Vertex AI Pipelines 或 Cloud Composer/Airflow 等工具设置工作流编排。
- 定义指标和测试流水线，用于评估智能体质量、延迟、令牌用量和幻觉率。
- 添加内容过滤、审核、事实依据检查、提示词注入防护、隐私控制和人工审核关卡。
- 设置生产环境监控、日志、分布式追踪和实时告警。
- 优化智能体工作流、模型设置、缓存和基础设施，以改善成本和性能。
- 管理 Git 分支、拉取请求和代码审查。
- 与数据科学家、软件工程师和业务团队合作，交付可用于生产环境的 AI 解决方案。
- 记录系统架构、智能体流程、工具、提示词、容器和操作规程。
任职要求
- 拥有至少三年机器学习或 AI 工程专业经验，并具备扎实的 MLOps 基础。
- 拥有一至两年设计和部署生产级 LLM、生成式 AI 或智能体系统的实践经验。
- 精通 Python。
- 具备 PyTorch、TensorFlow 或 Scikit-learn 使用经验。
- 深入掌握深度学习、自然语言处理和 Transformer 架构的理论与实践知识。
- 具备使用 LangChain、LangGraph、LlamaIndex、CrewAI 或 Vertex AI Agent Builder 的实践经验。
- 具备 Google Cloud Platform、Docker、Kubernetes/GKE、Cloud Run 和 Cloud Functions 的实际经验。
- 具备向量索引、语义搜索、Vertex AI Vector Search、AlloyDB 或同类工具的实践经验。
- 了解 SQL 和 NoSQL 数据库、REST API 及 GraphQL API。
- 具备 Terraform、Git 以及 Cloud Build、GitLab CI 或 Jenkins 等 CI/CD 工具的使用经验。
- 具备 Prometheus、Cloud Logging 或 LangSmith 的使用经验，并了解如何评估 LLM 输出质量与安全性。
- 持有 Google Cloud Professional Machine Learning Engineer 或 Professional Cloud Architect 认证者优先。
- 学士学位或同等学历。