Coretek
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Coretek 是一家 Microsoft Azure 专家级托管服务提供商和云技术咨询公司,为政府、医疗保健、制造业和金融服务等领域的组织提供服务。其业务涵盖云迁移、应用现代化、DevOps 自动化、工作区管理、网络安全,以及基于 Azure OpenAI 和机器学习技术构建的人工智能解决方案。Coretek 还利用 Palo Alto 和 Dynatrace 等平台提供安全与可观测性服务,并开展涉及 Imprivata 和 Citrix 的合作。公司的多学科团队帮助客户实现基础设施现代化、强化安全防护,并构建切实可行的云计算与人工智能能力。

Coretek 高级智能体 AI 开发工程师——印度混合办公

为 Coretek 客户构建可靠、安全的 Azure AI 智能体,涵盖 RAG、工具集成、评估、可观测性和生产交付。

描述

  • 设计、构建并上线基于 Azure 的智能体 AI 应用,支持推理、工具调用、检索、记忆和人工复核节点。
  • 开发 RAG 流程,涵盖分块、嵌入、索引、混合搜索与语义搜索、重排序和引用依据校验。
  • 通过 API、数据库和 MCP 服务器将智能体连接到客户系统,包括工具定义和架构设计。
  • 创建评估框架和黄金数据集,用于衡量准确性、依据充分性和任务完成度。
  • 为生产环境中的智能体添加追踪、令牌与成本遥测、延迟预算、回退路径和回归告警。
  • 针对提示注入、内容过滤、个人身份信息、输出验证和人工审批边界开发安全防护措施。
  • 通过模型选择、提示缓存、上下文管理、批处理和模型路由优化成本与延迟。
  • 采用版本控制、代码审查、自动化测试、CI/CD 以及提示和模型版本管理实践。
  • 将智能体服务容器化并部署,同时管理构建、发布、扩缩容和运行时配置。
  • 为客户项目设定技术方向,并支持初级工程师成长。
  • 直接与客户合作,定义智能体使用场景并评估模型的能力与局限性。
  • 与项目经理、数据工程师和应用团队协作,交付完整解决方案并编写持续运营所需的文档。

任职要求

  • 拥有七年或以上软件、数据或机器学习工程经验,其中至少两年用于构建面向真实用户的基于大语言模型或智能体的应用。
  • 具备扎实的 Python 实际开发经验,包括测试、打包和代码审查。
  • 具备大语言模型 API 和智能体框架的实践经验,例如 Microsoft Agent Framework、Azure AI Foundry、Azure OpenAI 或 LangGraph。
  • 了解工具与函数调用、结构化输出、规划与反思循环、多智能体交接和确定性工作流。
  • 具备构建 RAG 系统的经验,使用过 Azure AI Search、带 pgvector 的 PostgreSQL 或 Cosmos DB 等向量或混合搜索存储。
  • 具备提示工程经验,涵盖系统提示、少样本策略、上下文窗口管理和系统化评估集迭代。
  • 具备生产环境 Docker 和 Kubernetes 经验,包括在 AKS 或同等平台上进行镜像、配置、密钥以及工作负载部署和扩缩容管理。
  • 具备部署和运营 AKS、Container Apps、Azure Functions 或 App Service 等 Azure 服务的经验。
  • 具备扎实的 API 和数据基础,包括 REST、异步编程、SQL 和 JSON Schema 设计。
  • 具备基于 Git 的开发工作流和 CI/CD 交付经验。
  • 具备出色的沟通能力,能够解释复杂技术主题,并围绕 AI 的能力与风险设定现实预期。
  • 具备高级分析和调试能力,包括调查非确定性智能体故障。
  • 具备在咨询型技术环境中与客户合作的大量经验。
  • 具备开发 MCP 服务器或客户端的经验。
  • 熟悉大语言模型可观测性和评估工具,例如 Azure AI Foundry 评估、LangSmith 或 OpenTelemetry 追踪。
  • 熟悉 Azure 网络、身份和安全,包括托管标识、Key Vault 和专用终结点。
  • 具备微调、蒸馏或部署小型语言模型的经验。
  • 具备 Microsoft Fabric、Azure Databricks 或 Azure Synapse 经验。
  • 具备文档智能和多模态输入经验,包括 Azure AI Document Intelligence、视觉或语音。
  • 具备在涉及 HIPAA、SOC 2、GDPR 或 DPDP 法案的受监管环境中工作的经验。
  • 具备使用 Terraform、Bicep 或 Helm 的基础设施即代码经验。
  • 证明能够管理多个客户项目,并按时交付高质量工作。
  • 具备使用 Azure DevOps 或 GitHub 进行源代码管理和流水线配置的经验。