O tym stanowisku
auto_translated_note
Opis firmy Redzone to rozwiązanie nr 1 w zakresie połączonej siły roboczej dla dużych i małych producentów. Pracujemy nad poprawą wydajności w zakładach, zapewniamy coaching w zakresie najlepszych praktyk i umożliwiamy pracownikom pierwszej linii poprawę jakości swojej pracy i życia zawodowego, zapewniając im narzędzia, procesy i narzędzia do współpracy, aby zapewnić płynne i wydajne działanie linii produkcyjnych. W Redzone skupiamy się na doświadczeniu klienta, słuchaniu go i dostarczaniu rozwiązań, które przynoszą świetne rezultaty.
Jesteśmy połączeniem doskonałego przywództwa, wieloletniego doświadczenia w produkcji i niesamowitego zespołu technologicznego, który współpracuje, aby tworzyć wspaniałe produkty. Ta rola jest całkowicie odległa. Opis stanowiska ChampionAI to QAD | Platforma agentowa Redzone, stworzona specjalnie do celów produkcyjnych i wykorzystywana przez różne jednostki biznesowe w QAD | Czerwona strefa.
Inżynier ten dołącza do głównego zespołu zajmującego się platformą, skupiając się na trzech głównych obszarach: budowaniu nowych możliwości platformy, pomaganiu zespołom ds. stosowanej sztucznej inteligencji w partnerskich jednostkach biznesowych w prawidłowym budowaniu i dostarczaniu czempionów oraz, w razie potrzeby, bezpośrednio w tworzeniu agentów Champion na potrzeby zastosowań w jednostkach biznesowych. Będziesz pracować w tym samym kodzie, co inżynierowie stosowanej sztucznej inteligencji, których wspierasz, dzięki czemu praca nad włączaniem będzie praktyczna, a praca platformy skupiona na rzeczywistych problemach. Kluczowe obowiązki Rozwój platformy - Tworzenie i udostępnianie funkcji w repozytoriach platformy Champion - Poprawa doświadczenia programistów: narzędzia, rusztowania, dokumentacja wewnętrzna i ścieżki wdrażania inżynierów stosowanej sztucznej inteligencji. - Utrzymywanie i rozwijanie serwera narzędzi MCP i infrastruktury agentów, na której polegają zespoły BU. - Identyfikuj i eliminuj punkty spowalniające rozwój lub wdrażanie Championa.
Włączanie AI Applied AI - Wspieranie inżynierów BU Applied AI w prawidłowym budowaniu, wdrażaniu i obsłudze Champions - Przeglądanie implementacji agentów pod kątem szybkiej jakości, egzekwowania zakresu, konfiguracji uwierzytelniania i konfiguracji wdrożenia - Udział w wewnętrznych przewodnikach inżynieryjnych i dokumentacji umiejętności - Współpraca z inżynierami BU przy tworzeniu pierwszego manifestu K8S, rejestracji bazy danych i szybkim wdrażaniu LaunchDarkly Rozwój agenta - Projektowanie i budowanie agentów Champion dla przypadków użycia BU, gdy zespół platformy jest bezpośrednio zaangażowany - Pisz i iteruj na monitach systemowych, powiązaniach narzędzi i wstrzykiwaniu kontekstu dla agentów produkcyjnych - Rejestruj agentów na serwerze Champion i konfiguruj wdrażanie podpowiedzi z bramką LaunchDarkly w różnych środowiskach Praktyki inżynieryjne Śledzimy rozwój oparty na magistrali z połączeniami bramkowanymi PR z głównym. Od inżynierów oczekuje się: - Napisywania testów przed wdrożeniem. TDD to oczekiwanie, a nie coś, co miło jest mieć. - Dbaj o to, aby PR był mały i skoncentrowany; używaj flag funkcji do stopniowego dostarczania częściowej pracy - Postępuj zgodnie z konwencjonalnym formatem zatwierdzania (feat:, fix: itp.) - Pamiętaj o wstecznej kompatybilności API i schematu; wolisz zmiany addytywne niż te łamliwe - Przejrzyj własną różnicę przed poproszeniem o recenzję Kwalifikacje Podstawowe wymagania - Python: Biegły w asynchronicznym Pythonie, Pydantic, wskazówkach dotyczących typów i FastAPI.
Doświadczenie z pakietem SDK agenta Strands lub porównywalnym środowiskiem agentowym. Testowanie nie jest opcjonalne: kandydaci powinni znać narzędzia pytest, pytestasyncio i DeepEval do oceny specyficznej dla agenta. Testujemy zachowanie agentów, a nie tylko logikę jednostki. - Szybka inżynieria: Możliwość pisania i iteracji po podpowiedziach systemu produkcyjnego: w strukturze XML, z ograniczonym zakresem, z opisami narzędzi, które niezawodnie prowadzą delegowanie LLM. - Model Context Protocol (MCP): Solidne zrozumienie MCP i praktyczne doświadczenie w budowaniu lub korzystaniu z serwerów MCP.
Znajomość protokołu Agent-Agent (A2A) będzie mocnym plusem. - Wzorce agentów: Znajomość architektur wieloagentowych i wzorców orkiestracji wykraczających poza podstawowy ReAct: delegowanie przełożonego/podagenta, równoległe użycie narzędzi, przekazywanie i zarządzanie kontekstem ponad granicami agentów. - Agent Evals: Potrafi projektować i uruchamiać zestawy ewaluacyjne zachowania agentów: kontrole poprawności, testy egzekwowania zakresu, pokrycie regresji i systematyczna, szybka iteracja w oparciu o wyniki eval. - Docker: Wygodne tworzenie plików Dockerfile, wieloetapowych kompilacji i lokalnych środowisk deweloperskich za pomocą docker-compose/make. - PostgreSQL: Wygodny w obsłudze szablonów INSERT/SELECT, relacjach klucza obcego i czytaniu diagramu ER. - Wersjonowanie Git/semantyczne: Zgodny z konwencjonalnym formatem zatwierdzania (feat:, fix:) i przepływem pracy opartym na PR. Miło mieć - Kubernetes: Praktyczna znajomość wdrożeń, usług, ConfigMaps i ServiceAccounts. Potrafi czytać i dostosowywać manifesty K8 oraz używać kubectl do podstawowego rozwiązywania problemów. - AWS: Praktyczna znajomość ECR, EKS, IAM i Bedrock (warstwa wnioskowania). - OAuth2 / OIDC: Koncepcyjne zrozumienie przepływu kodu autoryzacyjnego z PKCE, wymianą tokenów i delegowaniem autoryzacji agenta. - Terraform: Znajomość na poziomie początkującym; potrafi wprowadzać ukierunkowane zmiany w istniejących modułach i interpretować różnice w planie. - LaunchDarkly: doświadczenie w zarządzaniu flagami funkcji lub zastąpieniami konfiguracji AI w przypadku wdrażania bramkowanego środowiskowo. - Document Intelligence / OCR: AWS Texttract lub porównywalne doświadczenie potokowe dla przypadków użycia obejmujących wyodrębnianie dokumentów strukturalnych.
Rozwój natywny AI - prowadzimy SDLC natywne dla AI. Narzędzia wspomagane sztuczną inteligencją (Claude Code, Cursor) są częścią standardowego przepływu pracy inżynierskiej na każdym etapie: planowania, wdrażania, przeglądu i dokumentacji. Nie jest to opcjonalne ani dodatkowe; tak właśnie pracujemy.
Kandydaci powinni czuć się komfortowo w zakresie rozwoju wspomaganego sztuczną inteligencją i chcieć inwestować, aby stać się w tym dobrymi. - Aktywnie korzystaj z kodu Claude'a i kursora podczas planowania, wdrażania i przeglądu kodu. - Wiedz, kiedy wyniki AI są nieprawidłowe i przeciwdziałaj temu. - Pomóż w promowaniu wdrożenia w całym zespole, dzieląc się tym, co się sprawdza. Czym ta rola nie jest. To nie jest rola związana z badaniami ML ani nauką o danych.
Zespół ds. platformy jest właścicielem sieci klastrów, potoków obserwowalności, konfiguracji uwierzytelniania i routingu LLM, więc nie jest wymagana głęboka wiedza specjalistyczna w tych obszarach. Zadanie polega na budowaniu niezawodnego oprogramowania w oparciu o tę infrastrukturę i pomaganiu innym w robieniu tego samego. Dodatkowe informacje o QAD: QAD | Redzone na nowo definiuje łańcuchy produkcyjne i dostaw poprzez inteligentną, adaptacyjną platformę, która łączy ludzi, procesy i dane w jeden system działania.
Z trzema głównymi filarami - Redzone (wzmocnienie pozycji pierwszej linii), Aplikacje Adaptacyjne (inteligentny szkielet) i Champion AI (Agentyczna sztuczna inteligencja dla produkcji) - QAD | Redzone pomaga producentom współpracować z Champion Pace, osiągając wymierną produktywność, odporność i wzrost w zaledwie 90 dni. QAD dokłada wszelkich starań, aby każdy pracownik miał poczucie, że pracuje w środowisku, które ceni jego wkład, szanuje jego wyjątkowe perspektywy i zapewnia możliwości rozwoju niezależnie od pochodzenia. Program DEI firmy QAD zapewnia wyższy poziom różnorodności, równości i włączenia, dzięki czemu pracownicy mogą w pełni zaangażować się w pracę.
Jesteśmy pracodawcą zapewniającym równe szanse i nie dyskryminujemy żadnego pracownika ani osoby ubiegającej się o zatrudnienie ze względu na rasę, kolor skóry, płeć, wiek, pochodzenie narodowe, religię, orientację seksualną, tożsamość płciową, status weterana, podstawę niepełnosprawności lub jakąkolwiek inną federalną, stanową lub lokalną klasę chronioną. #LI-Remote Aplikuj bezpośrednio na RemoteJobs.org: https://remotejobs.org/remote-jobs/software-engineer-ai-agent-platform-qad-inc