Inżynier agenta AI (zdalnie, na pełen etat) [AS311] (PK)

O Smart Working W Smart Working wierzymy, że Twoja praca powinna nie tylko wyglądać dobrze na papierze, ale także dobrze wyglądać każdego dnia. Jesteśmy jednym z najwyżej ocenianych miejsc pracy w Glassdoor, łączącym wyjątkowych specjalistów z wybitnymi globalnymi zespołami i produktami dzięki długoterminowym możliwościom zdalnym. Naszą misją jest przełamywanie barier geograficznych i tworzenie znaczących możliwości kariery, w których utalentowane osoby mogą prosperować, rozwijać się i wywierać prawdziwy wpływ.

Dołączając do Smart Working, stajesz się częścią wspierającej i opartej na współpracy społeczności, która ceni uczciwość, doskonałość, ciągłe uczenie się i rozwój zawodowy. Zapewniamy narzędzia, wsparcie i środowisko potrzebne, aby pomóc Ci odnieść sukces, jednocześnie ciesząc się elastycznością prawdziwie zdalnego miejsca pracy. Informacje o roli Jako inżynier agentów AI będziesz budować i skalować produkcyjne agenty AI, koncentrując się na orkiestracji, inżynierii kontekstu, ocenie i obserwowalności.

Jest to rola inżyniera agenta AI, a nie tradycyjne szkolenie w zakresie modelu ML. Jako pierwszy dedykowany pracownik będziesz ściśle współpracować z istniejącym liderem AI, aby kształtować architekturę agenta, narzędzia i kierunek techniczny, zapewniając jednocześnie mierzalne wyniki od pierwszego dnia. Obowiązki - Budowanie i rozwijanie produkcyjnych agentów AI na podstawowych modelach, obecnie AWS Bedrock. - Rozwijaj i rozwijaj orkiestrację dla produkcyjnych agentów AI. - Zastosuj inżynierię kontekstową do produkcyjnego LLM i systemów agentowych. - Twórz i utrzymuj zbiory danych i potoki ocen, w tym wybór narzędzi, trajektorię i oceny LLM jako sędzia. - Budowanie i utrzymywanie obserwowalności i monitorowania produkcji dla systemów LLM i agentów. - Wdrażanie i praca ze śledzeniem i oprzyrządowaniem dla produkcyjnych systemów LLM. - Pracuj bezpośrednio u boku inżyniera kierującego obecnie funkcją agenta AI jako pierwszy dedykowany pracownik w tym obszarze. - Zastosuj solidne podstawy architektury agentów, aby pomóc w podjęciu decyzji, czy istniejąca niestandardowa warstwa orkiestracji powinna zostać zachowana, czy też przyjąć strukturę produkcyjną. - Pracuj jako część nowego trzyosobowego zespołu ds. produktu wraz z kierownikiem funkcji AI i inżynierem Full Stack. - Działaj jako indywidualny współpracownik współpracujący z kierownikiem funkcji AI, zamiast zarządzać innymi. - Przejmij odpowiedzialność za wymierne rezultaty natychmiast po wejściu na pokład. - Wykonuj podobne prace inżynieryjne związane ze sztuczną inteligencją/agentami zgodnie z harmonogramem.

Wymagania - ponad 2 lata doświadczenia w budowaniu produkcyjnych agentów LLM, w tym pętli agentów wywołujących narzędzia, przesyłania strumieniowego, zarządzania kontekstem, ustrukturyzowanych wyników i struktur orkiestracji. - Doświadczenie produkcyjne ze strukturą agentową, taką jak LangGraph, LangChain lub niestandardową orkiestracją. Nie ma żadnych wymagań dotyczących stałych ram orkiestracji; W zakresie znajdują się solidne podstawy architektury agentowej i doświadczenie produkcyjne z dowolną platformą agentową. - Ponad 1,5 roku doświadczenia w rozwoju opartym na ewaluacji, w tym w budowaniu i utrzymywaniu zbiorów danych i rurociągów ewaluacyjnych obejmujących wybór narzędzi, ocenę trajektorii i LLM jako sędzia. - Ponad rok doświadczenia w zakresie obserwowalności, śledzenia i oprzyrządowania LLM przy użyciu Langfuse, OpenTelemetry lub podobnych narzędzi. - Prawdziwa ekspozycja na agenta produkcyjnego. Zdecydowanie preferowane jest bezpośrednie, praktyczne doświadczenie Langfuse, ponieważ stanowi to potwierdzoną lukę w umiejętnościach w zespole; OpenTelemetry lub inne narzędzia do śledzenia są dopuszczalne tylko jako sygnał wtórny obok rzeczywistej ekspozycji na obserwowalność agenta. - Ponad rok doświadczenia w optymalizacji kosztów LLM, w tym szybkiego buforowania, wyboru modelu i routingu oraz LLM FinOps. - Ponad 5 lat biegłości w inżynierii backendu, w tym TypeScript/Node, Postgres i bezserwerowy AWS. - Udokumentowane doświadczenie w realizacji podobnych prac w podobnych terminach. - Doświadczenie w dostarczaniu agentowych systemów AI do produkcji, z możliwością omówienia konkretnych trybów awarii i środków zaradczych oraz kompleksowej obsługi całego stosu AI.

Miło mieć - ponad rok doświadczenia w AWS Bedrock. Równoważne środowisko produkcyjne z innymi dostawcami modeli podstawowych, w tym OpenAI, Anthropic API, Azure OpenAI lub Vertex AI, można w pełni przenieść. - Ponad rok doświadczenia w zakresie bezpieczeństwa i poręczy AI, w tym sprawdzanie szybkiego wtrysku, walidacja wyników i obsługa niezaufanych danych wejściowych. - Ponad 6 miesięcy znajomości MCP i wzorców wieloagentowych. - Znajomość danych geoprzestrzennych. Korzyści - stałe zmiany: 11:30 - 21:00 PKT (lato) | 12:30 - 22:00 PKT (zima) - Brak pracy w weekendy: Prawdziwa równowaga między życiem zawodowym a prywatnym, a nie tylko słowa - Korzyści pierwszego dnia: Zapewniony laptop i zasoby - Wsparcie, które ma znaczenie: mentoring, społeczność i fora, na których można dzielić się pomysłami - Prawdziwa przynależność: długoterminowa kariera, w której ceniony jest Twój wkład Aplikuj bezpośrednio na RemoteJobs.org: https://remotejobs.org/remote-jobs/ai-agent-engineer-remote-full-time-as311-pk-smart-working-himala