Equifax 是一家全球性的金融、金融科技與網路安全公司，專注於將資料轉化為支援高風險決策的洞察。其服務涵蓋信用報告、風險建模、身分保護、分析、雲端技術與人工智慧，服務金融機構、雇主及政府機構。Equifax 總部位於亞特蘭大，在 24 個國家擁有近 15,000 名員工，並結合專有資料與技術，協助客戶作出更明智的決策。
軟體工程師 II，代理式 AI
在 Equifax 建置可投入正式環境的 LLM 代理、檢索增強生成（RAG）管線及企業 AI 工作流程。 運用 Python、編排框架、API 和向量資料庫開發具韌性的系統。
說明
- 使用 LangGraph、AutoGen 或 LlamaIndex 等框架，建置具狀態的多步驟代理工作流程。
- 運用思維鏈（CoT）和 ReAct 等技術改善提示詞。
- 為 LLM 工具呼叫和函式呼叫建立穩健的 API 包裝程式及嚴格的 JSON Schema。
- 安全地將代理連接至內部資料庫、CRM 和企業系統。
- 透過短期記憶緩衝區，以及長期向量或關聯式儲存，實現上下文保留。
- 建置並維護高吞吐量資料擷取管線。
- 透過混合搜尋、嵌入調校和重新排序提升搜尋關聯性。
- 針對速率限制、API 故障和幻覺加入錯誤處理與重試機制。
- 讓代理能修正自己的輸出，或明確升級交由人工操作人員處理。
- 使用 LLM-as-a-judge 等方法撰寫確定性軟體測試與評估。
- 使用 LangSmith 和 Phoenix 等追蹤工具檢視推理路徑、防止無限迴圈並降低延遲。
- 將 AI 原型轉化為可靠的正式環境系統。
- 撰寫簡潔有效率的程式碼、改善 LLM 提示詞、整合 API，並管理具狀態的代理工作流程。
職位要求
- 具備 3–6 年核心軟體工程經驗。
- 至少有一年親自建置並部署正式環境 LLM 應用程式、RAG 管線或代理式工作流程的經驗。
- 熟練使用 Python，包括 FastAPI、Pydantic 和 Asyncio。
- 有使用 LangGraph、LangChain、AutoGen 或 LlamaIndex 等 LLM 編排框架的實務經驗。
- 有撰寫函式呼叫 JSON Schema 的經驗。
- 有建置 REST 或 gRPC API 包裝程式的經驗。
- 有使用向量資料庫的經驗。
- 有使用可觀測性平台追蹤代理執行、監控延遲及評估提示詞的經驗。
- 具備紮實的 CI/CD、Git 工作流程、單元與整合測試、Docker，以及開發整潔且可擴充軟體的基礎。
- 有使用 GCP 雲端原生 AI 服務的實務經驗，包括 Vertex AI、ADK 和 Model Armour。
- 接觸過 NeMo Guardrails 或 Guardrails AI 等語意防護框架。
- 熟悉微調、嵌入客製化，或在本機部署開源模型。
福利待遇
- 完善的薪酬與醫療福利方案。
- 帶薪休假。
- 透過線上學習平台及其引導式職涯發展路徑，獲得職涯成長機會。
- 混合辦公環境。