Agent techniczny (zdalnie, dowolna lokalizacja, ES)

O nas Foundever™ jest światowym liderem w branży obsługi klienta (CX). Zatrudniając 150 000 współpracowników na całym świecie, jesteśmy zespołem odpowiedzialnym za najlepsze doświadczenia dla ponad 750 wiodących na świecie marek stawiających na cyfrowość. Nasze innowacyjne rozwiązania, technologie i wiedza specjalistyczna w zakresie CX zostały zaprojektowane tak, aby wspierać potrzeby operacyjne naszych klientów i zapewniać płynne doświadczenia oparte na sztucznej inteligencji w najważniejszych momentach.

W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej agentyczna i autonomiczna, budujemy platformę do koordynowania inteligentnych przepływów pracy, które automatyzują złożone procesy biznesowe na dużą skalę. Podsumowanie stanowiska Poszukujemy kierownika technicznego ds. agentów, który będzie właścicielem platformy systemów agentowych - platformy i narzędzi, które umożliwiają zespołom technicznym w całej organizacji budowanie, konfigurowanie, ocenianie i wdrażanie systemów agentowych do własnych zastosowań. Będziesz projektować i dostarczać infrastrukturę, dzięki której rozwój agentów będzie samoobsługowy i bezpieczny pod względem produkcyjnym: interfejsy konfiguracyjne, w których programiści definiują podpowiedzi i modele systemu dla każdego komponentu agenta, kompleksowe potoki ewaluacji z predefiniowanymi metrykami, tworzenie zbiorów danych i zarządzanie eksperymentami za pośrednictwem LangFuse oraz iteracyjne przepływy pracy które prowadzą zespoły od prototypu do produkcji.

Zdefiniujesz sposób szablonowania serwerów i klientów MCP za pośrednictwem Backstage, zapewniając nadzór i widoczność wszystkich wdrożonych systemów agentowych. Będziesz stale rozszerzać możliwości platformy, aby zespoły mogły budować coraz bardziej wyrafinowanych agentów bez konieczności ponownego wymyślania infrastruktury. Stos obejmuje LangGraph do orkiestracji, LangFuse do obserwacji i oceny oraz infrastrukturę AWS do zwiększania skali.

Ta rola wymaga głębokiej wiedzy specjalistycznej w zakresie LLM i systemów agentowych, silnego myślenia architektonicznego oraz zdolności do kompleksowego przewodzenia w szybko zmieniającym się środowisku sztucznej inteligencji. Główne obowiązki Platforma i struktura - Architektura platformy systemów agentowych, której inne zespoły używają do budowania, konfigurowania i wdrażania agentów - Tworzenie interfejsów konfiguracyjnych (np. interfejsów użytkownika opartych na czacie) w celu definiowania podpowiedzi systemowych, wybierania modeli i tworzenia topologii agentów - Wdrażanie szablonów serwera i klienta MCP za pośrednictwem Backstage w celu ustandaryzowanego rusztowania i widoczności katalogu - Ciągłe ulepszanie platformy - nowe wzorce agentów, integracje narzędzi, abstrakcje orkiestracji i komponenty wielokrotnego użytku Ocena i komponenty Infrastruktura testowa - Twórz kompleksowe potoki ewaluacji z predefiniowanymi metrykami ilościowymi (dokładność, opóźnienia, koszt, zakończenie zadań) i ocenami jakościowymi (spójność, bezpieczeństwo, satysfakcja użytkownika) - Włącz tworzenie zbiorów danych w LangFuse, potokach LLM-jako sędzia i przepływach pracy zarządzania eksperymentami, aby zespoły mogły bezpiecznie konfigurować, oceniać, iterować i dostarczać - Zdefiniuj standardy oceny referencyjnej, z których zespoły mogą korzystać od razu po wyjęciu z pudełka i rozszerzać je do swoich przypadków użycia Obserwacja i produkcja - Wdrażaj obserwowalność za pośrednictwem LangFuse - śledzenie wykonania, śledzenie kosztów, monitorowanie odchyleń jakości we wszystkich wdrożonych agentach - Projektuj pulpity nawigacyjne i alerty dotyczące wydajności, anomalii i wykrywania odchyleń - Własna niezawodność produkcyjna platformy i jej kluczowych komponentów Kierownictwo techniczne - Posiadaj wizję techniczną i plan działania platformy - Kieruj decyzjami projektowymi od prototypu po produkcję, w tym cykle wydawnicze i strategie wycofywania zmian - Mentoruj inżynierów w zakresie wzorców agentów, praktyk ewaluacyjnych i wykorzystania platformy - Twórz referencyjne systemy agentów, które służą jako szablony dla zespołów wdrażających Współpraca - Pracuj z zespołami wdrażającymi, aby je wdrożyć, zrozumieć ich potrzeby i uwzględnić wymagania w planie działania platformy - Współpracuj z zespołami ML, danych, produktów i DevOps, aby upewnić się, że platforma spełnia rzeczywiste potrzeby na dużą skalę - Bądź na bieżąco z postępami w agentycznej sztucznej inteligencji, metodologii oceny i narzędziach dla programistów Umiejętności/zdolności/Wiedza Doświadczenie - Ponad 8 lat w inżynierii uczenia maszynowego lub stosowanego uczenia maszynowego - Ponad 4 lata praktycznej pracy z LLM (dostrajanie, szybka inżynieria, integracja, wdrażanie) - Ponad 2 lata budowania i dostarczania systemów agentowych na potrzeby produkcyjne, kompleksowo - Udokumentowane doświadczenie w budowaniu platform lub narzędzi używanych przez inne zespoły inżynieryjne - Głębokie doświadczenie ze frameworkami ewaluacyjnymi - tworzenie zbiorów danych, definiowanie metryk, wymagane wdrożenia LLM-as-judge - Wysoka biegłość w języku Python - Praktyczne doświadczenie z serwerami/klientami LangGraph, LangFuse i MCP - Głębokie zrozumienie wzorców integracji LLM: wywoływanie narzędzi, ustrukturyzowane wyniki, szybkie łączenie w łańcuchy, RAG - Silne znajomość metodologii oceny generatywnej sztucznej inteligencji i systemów agentycznych - Doświadczenie z relacyjnymi bazami danych (PostgreSQL lub podobnymi) - Doskonałe debugowanie i myślenie na poziomie systemu w wieloetapowych wykonaniach agentów - Komfortowa praca w zwinnych, dynamicznych środowiskach o zmieniających się wymaganiach Miło jest mieć - AWS (obliczenia, przechowywanie, sieci, IAM) - Wektorowe bazy danych (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector) - Grafowe bazy danych (Neo4j lub podobne) - Zorientowanie na produkty doświadczenie systemowe - funkcje wysyłki, pomiar wpływu - doświadczenie w NLP - szczególnie zamiana mowy na tekst, transkrypcja lub diaryzacja - kulisy lub podobne wewnętrzne portale dla programistów - Kubernetes i potoki CI/CD Umiejętności Edukacja - tytuł magistra lub wyższy w dziedzinie informatyki, uczenia maszynowego lub pokrewnej dziedziny - lub równoważne doświadczenie praktyczne. Języki - Doskonały angielski w mowie i piśmie (minimum C1) - Francuski i hiszpański to plus Narzędzia i technologie edukacyjne - LangGraph · LangFuse · Klienci i serwery MCP · Za kulisami · Python · GitLab · Kursor Nasza oferta - Efektywna praca: Kierowanie platformą umożliwiającą wdrażanie agentycznej sztucznej inteligencji w całej globalnej organizacji - Rozwój zawodowy: Praca na granicy systemów agentowych z możliwością ciągłego uczenia się - Konkurencyjne wynagrodzenie: Atrakcyjne wynagrodzenie i pakiet świadczeń - Środowisko współpracy: Zdalnie przyjazny zespół z możliwościami na podróże, szkolenia i wydarzenia branżowe Aplikuj bezpośrednio na RemoteJobs.org: https://remotejobs.org/remote-jobs/agentic-technical-lead-remote-any-location-es-foundever