Inżynier danych - re-platforma Oracle na PostgreSQL ( 102-08SENG-02 )

To nie jest rola polegająca na wykonywaniu zgłoszeń. Dostajesz problem i kontekst, proponujesz rozwiązanie, budujesz je, wysyłasz i bronisz decyzji technicznych bezpośrednio przed klientem. Zadanie polega na przeniesieniu agenta LLM klasy produkcyjnej z wglądu tylko do odczytu w stronę nadzorowanych działań - wzmocnienie go pod kątem skali i ustawienie go w górę po drabinie możliwości (Wyjaśnia → Poleca → Orkiestruje → Działa).

Inżynieria wspomagana sztuczną inteligencją (Kod Claude, Cursor, Copilot lub odpowiednik) jest tutaj podstawą, a nie wyróżnikiem - ale podpisujesz kod, a „AI to napisała” nigdy nie jest odpowiedzią, gdy coś się zepsuje w produkcji. Co będziesz robić Własna kompleksowa dostawa: przeprowadź produkcyjnego agenta LLM od wymagań do wdrożenia produkcyjnego oraz broń architektury i kompromisów bezpośrednio z klientem. Twórz i wzmacniaj orkiestrację agentów (LangGraph / LangChain lub odpowiednik) - routing, wywoływanie narzędzi, planowanie, synteza i zarządzanie stanem.

Integruj narzędzia za pomocą MCP i utrzymuj szybką i poprawną rosnącą powierzchnię narzędzia, w tym pobieranie BM25, hybrydowe lub wektorowe, zgodnie z wymaganiami skali. Uruchamiaj modele na platformach AWS Bedrock i Bedrock AgentCore - wybór/trasowanie modeli, poręcze ochronne, pamięć i profile rezydencji regionalnej. Zbuduj zestaw ewaluacyjny (złote zestawy, LLM jako sędzia, bramki jakości podłączone do CI) i oprzyrząduj system za pomocą OpenTelemetry w celu przypisywania tokenów na sesję, kosztów i opóźnień.

Obniż koszty i opóźnienia za pomocą rzeczywistych dźwigni (trasowanie modelu, buforowanie podpowiedzi, oczyszczanie ładunku, równoległość niezależnych wywołań) za bramką regresji; wbudowane wyłączniki automatyczne, rezerwy awaryjne i obsługa utraconych wiadomości. Projektuj i wykonuj bezpieczne akcje zapisu z uprawnieniami o najniższych uprawnieniach, zatwierdzaniem przez człowieka w pętli, wersjonowaniem planu, ścieżką audytu i wycofywaniem - udostępniane najpierw za flagami funkcji dla małej kohorty. WymaganiaWymagane ponad 5 lat inżynierii oprogramowania, w tym co najmniej 2 lata na poziomie wyższym; mocny Python w środowisku produkcyjnym i wygoda korzystania z TypeScript lub Go, gdy projekt tego wymaga.

Praktyczna inżynieria aplikacji LLM: szybkie projektowanie, wywoływanie narzędzi/funkcji, ustrukturyzowane dane wyjściowe, zarządzanie kontekstem i budżetowanie tokenów w systemie, na który trafiają prawdziwi użytkownicy. Doświadczenie w zakresie orkiestracji agentów: zbudowana lub obsługiwana orkiestracja za pomocą platformy takiej jak LangGraph lub LangChain lub wykonywana ręcznie, poza wywołaniami z pojedynczym monitem. Zarządzana platforma LLM/agent w środowisku produkcyjnym: AWS Bedrock, Google Vertex AI lub Azure AI Foundry - wywoływanie modeli, przesyłanie strumieniowe, poręcze i narzędzia agentów.

(Korzystamy z Bedrock i Bedrock AgentCore; równoważna głębokość w Vertex AI lub bezpośrednio w transferach Azure). Ocena, pobieranie i obserwowalność: wiązki eval i złote/zestawy referencyjne, wyszukiwanie wektorowe lub hybrydowe w środowisku produkcyjnym oraz rozproszone śledzenie oparte na OpenTelemetry z przypisywaniem tokenów/kosztów/opóźnień. Produkcja AWS, CI/CD i IaC: prawdziwe IAM, doświadczenie w zakresie sieci, przechowywania i obserwowalności; Potoki CI/CD w wersji kodu; Terraform w produkcji.

Praca w języku angielskim: wygodna obrona projektu systemu i decyzji technicznych bezpośrednio podczas rozmów z klientem. Najważniejsze informacjeStos technologicznyAWS Bedrock, Bedrock AgentCore, LangGraph/LangChain, MCP, Terraform, GitHub Actions/GitLab CI, OpenTelemetry Oryginalnie opublikowano w Himalajach