Equifax 是一家全球金融、金融科技和网络安全公司，专注于将数据转化为支持高风险决策的洞察。其服务涵盖信用报告、风险建模、身份保护、分析、云技术和人工智能，面向金融机构、雇主及政府实体。Equifax 总部位于亚特兰大，在 24 个国家拥有近 15,000 名员工，并将专有数据与技术相结合，帮助客户作出更明智的决策。
软件工程师 II，智能体 AI
在 Equifax 构建可投入生产的 LLM 智能体、检索增强生成（RAG）流水线和企业级 AI 工作流。 使用 Python、编排框架、API 和向量数据库开发高韧性系统。
描述
- 使用 LangGraph、AutoGen 或 LlamaIndex 等框架构建有状态的多步骤智能体工作流。
- 运用思维链（CoT）和 ReAct 等技术改进提示词。
- 为 LLM 工具调用和函数调用创建稳健的 API 封装及严格的 JSON Schema。
- 将智能体安全地连接到内部数据库、CRM 和企业系统。
- 通过短期记忆缓冲区以及长期向量或关系型存储，实现上下文保留。
- 构建并维护高吞吐量数据摄取流水线。
- 通过混合搜索、嵌入调优和重排序提升搜索相关性。
- 针对速率限制、API 故障和幻觉添加错误处理与重试机制。
- 使智能体能够修正自身输出，或明确升级至人工操作人员处理。
- 使用 LLM-as-a-judge 等方法编写确定性软件测试和评估。
- 使用 LangSmith 和 Phoenix 等跟踪工具检查推理路径、防止无限循环并降低延迟。
- 将 AI 原型转化为可靠的生产系统。
- 编写简洁高效的代码、优化 LLM 提示词、集成 API，并管理有状态的智能体工作流。
任职要求
- 具备 3–6 年核心软件工程经验。
- 至少有一年亲自构建并部署生产级 LLM 应用、RAG 流水线或智能体工作流的经验。
- 熟练使用 Python，包括 FastAPI、Pydantic 和 Asyncio。
- 有使用 LangGraph、LangChain、AutoGen 或 LlamaIndex 等 LLM 编排框架的实践经验。
- 有编写函数调用 JSON Schema 的经验。
- 有构建 REST 或 gRPC API 封装的经验。
- 有使用向量数据库的经验。
- 有使用可观测性平台跟踪智能体执行、监控延迟和评估提示词的经验。
- 具备扎实的 CI/CD、Git 工作流、单元与集成测试、Docker 以及编写整洁、可扩展软件的基础。
- 有使用 GCP 云原生 AI 服务的实践经验，包括 Vertex AI、ADK 和 Model Armour。
- 接触过 NeMo Guardrails 或 Guardrails AI 等语义防护框架。
- 熟悉微调、嵌入定制或在本地部署开源模型。
福利待遇
- 全面的薪酬和医疗福利方案。
- 带薪休假。
- 通过在线学习平台及其指导式职业发展路径获得职业成长机会。
- 混合办公环境。