巴西資深後端 AI 開發工程師(混合辦公)
透過後端開發、LLM 整合與分散式系統架構, 推動 CI&T 多雲 AI 平台持續發展。
說明
- 建置並改善 AI 平台的核心元件,包括模型治理、供應商、租戶與使用政策。
- 設計並精進路由、負載平衡、備援,以及 LLM 使用量與成本控管。
- 在公有雲環境中整合 LiteLLM 與模型供應商。
- 改善 API、服務與可觀測性,以支援平台效能、可用性、擴充性與可靠性。
- 調查事故與複雜的正式環境問題,找出根本原因並提出長期改善方案。
- 評估取捨、技術風險,以及對使用平台產品的影響,參與架構決策。
- 引導團隊遵循工程標準與良好實務,並支持同事的職涯成長。
- 與使用平台的團隊合作,精進解決方案並排除整合問題。
職位要求
- 具備扎實的 Kotlin 或 Java 和/或 Node.js 後端開發經驗。
- 具備分散式系統、API 與高可用性服務的設計經驗。
- 具備公有雲平台、Docker、Kubernetes 與 CI/CD 管線的經驗。
- 了解 LLM 與生成式 AI 應用架構。
- 具備透過至少一家主要雲端 LLM 供應商整合模型的經驗,例如 Azure OpenAI、Azure AI Foundry、AWS Bedrock 或 GCP Vertex AI。
- 了解 LLM 維運,包括路由、備援、串流處理與使用量管理。
- 具備運用指標、日誌與追蹤資料觀測及排解分散式系統問題的經驗。
- 了解 PostgreSQL 和/或 MongoDB。
- 了解 RAG、AI 代理與代理式 AI 概念。
- 具備在複雜環境中做出技術與架構決策,並擔任技術諮詢對象的經驗。
- 具備 LiteLLM 的實作經驗,以及 AI Gateway、LLM Gateway 或 Model Gateway 架構的經驗。
- 具備在正式環境中運作多個 LLM 供應商的經驗。
- 了解 MCP(模型脈絡協定)。
- 具備使用 LangChain、LangGraph、Semantic Kernel 或類似框架的經驗。
- 了解 Langfuse、OpenTelemetry、Prometheus 或 Grafana 等 LLM 可觀測性工具。
- 了解向量資料庫、語意搜尋與 RAG 架構。
- 具備 AI 應用的防護機制、安全與存取控制經驗。
- 具備 Helm、GitOps 經驗,或建置 AI 程式開發工具與代理的經驗。
福利待遇
- 醫療與牙科保險。
- 餐食與食品津貼。
- 托育補助。
- 延長育嬰假。
- 透過 Wellhub(Gympass)與 TotalPass 提供健身、健康與福祉合作方案。
- 利潤分享與績效獎金(PLR)。
- 人壽保險。
- 透過 CI&T University 持續學習。
- 折扣俱樂部。
- 免費線上平台,支持身心健康與福祉。
- 孕期與負責任育兒課程。
- 與線上學習平台合作。
- 語言學習平台。
- 為身心障礙者提供支持與協助措施。
- 專屬健康與福祉團隊。
- 共融專家與興趣社群。
