Inżynier narzędzi AI

Stanowisko to wystawiane jest w imieniu firmy partnerskiej, która zarządza wszystkimi aplikacjami i kolejnymi krokami. Nasz partner poszukuje inżyniera narzędzi AI mieszkającego w Szwajcarii.

Poszukujemy inżyniera narzędzi AI do opracowania i skalowania wewnętrznej platformy agentowej, która łączy wiedzę, dane i narzędzia firmy w jednym bezpiecznym, dostępnym środowisku. Ściśle współpracując z głównym inżynierem, zbudujesz gotowych do produkcji agentów AI i integracje, które pomogą pracownikom i ich asystentom AI uzyskać dostęp do potrzebnych informacji. Przejmiesz odpowiedzialność za pełny cykl rozwoju, od zrozumienia potrzeb użytkowników i projektowania rozwiązań po wdrożenie, monitorowanie i ciągłe doskonalenie. Korzystając z technologii takich jak Python, LangGraph, LLM API i Model Context Protocol (MCP), przekształcisz prototypy w niezawodne narzędzia używane w całej organizacji. Ustanowisz także ramy oceny, zoptymalizujesz wydajność i koszty sztucznej inteligencji oraz zapewnisz solidne bezpieczeństwo i kontrolę dostępu. Ta zdalna możliwość daje szansę kształtowania możliwości sztucznej inteligencji w całej firmie w ramach rozproszonego na całym świecie zespołu zorientowanego na technologię.

Odpowiedzialność:

Pomożesz opracować i utrzymać wewnętrzną platformę AI, łącząc rozwój agentów, integrację systemów, inżynierię produkcji i ciągłą optymalizację, aby dostarczać praktyczne narzędzia usprawniające pracę zespołów.

•
Współpracuj z głównym inżynierem przy projektowaniu, opracowywaniu i wdrażaniu nowych możliwości platformy, przejmując odpowiedzialność od wstępnego projektu po wydanie produkcyjne.

•
Integruj systemy wewnętrzne i aplikacje SaaS, łącząc interfejsy API i źródła danych, definiując współdzielone modele danych i wdrażając odpowiednie uprawnienia dostępu.

•
Twórz agentów AI i narzędzia pomocnicze, w tym serwery MCP, które umożliwiają agentom w całej organizacji interakcję z systemami wewnętrznymi i pobieranie odpowiedniego kontekstu.

•
Projektuj i ulepszaj przepływy pracy pobierania, wywoływania narzędzi, osadzania, podpowiedzi i zarządzania kontekstem, aby dostarczać dokładne i przydatne odpowiedzi generowane przez sztuczną inteligencję.

•
Ustanawiaj i utrzymuj standardy jakości sztucznej inteligencji poprzez zbiory danych ewaluacyjnych, testy porównawcze, testy regresyjne, śledzenie i obserwowalność.

•
Monitoruj wskaźniki wydajności, w tym koszt odpowiedzi i użycie tokena, oraz optymalizuj modele, podpowiedzi i przepływy pracy pod kątem wydajności i niezawodności.

•
Rozwiązuj problemy produkcyjne, uwzględniaj opinie użytkowników i stale ulepszaj platformę w oparciu o rzeczywiste użytkowanie.

•
Zamień weryfikacje koncepcji w bezpieczne, skalowalne aplikacje w chmurze z odpowiednią infrastrukturą, procesami wdrażania oraz kontrolą tożsamości i dostępu.

•
Używaj agentów kodujących AI jako kluczowej części przepływu pracy programistycznej, zachowując jednocześnie jakość kodu dzięki jasnym specyfikacjom, automatycznym testom, przeglądom i solidnym praktykom inżynieryjnym.

•
Wkład w ogólnofirmowe inicjatywy dotyczące narzędzi AI, w tym ocenę i standaryzację wewnętrznych narzędzi AI, śledzenie wykorzystania i kosztów oraz definiowanie standardów dla aplikacji generowanych przez AI.

•
Wspieraj inne zespoły w wdrażaniu i budowaniu platformy, pomagając im w opracowywaniu skutecznych przepływów pracy i aplikacji wewnętrznych opartych na sztucznej inteligencji.

•
Współpracuj z technicznymi i nietechnicznymi interesariuszami w całej organizacji, aby zrozumieć ich potrzeby, ustalić priorytety ulepszeń i jasno komunikować rozwiązania.

Wymagania:

Idealny kandydat to praktyczny inżynier oprogramowania z praktycznym doświadczeniem w dostarczaniu agentów AI na produkcję, silną znajomością nowoczesnych ram rozwoju AI oraz umiejętnością budowania bezpiecznych i niezawodnych narzędzi wewnętrznych.

•
Co najmniej 3 lata doświadczenia w budowaniu i dostarczaniu oprogramowania produkcyjnego, głównie przy użyciu języka Python i relacyjnych baz danych.

•
Udokumentowane doświadczenie w budowaniu i wdrażaniu co najmniej jednego produkcyjnego agenta AI za pomocą LangGraph, z którego korzystają prawdziwi użytkownicy.

•
Praktyczna wiedza specjalistyczna w zakresie opracowywania agentów, w tym wywoływania narzędzi, wyszukiwania i osadzania, szybkiej inżynierii i projektowania kontekstu.

•
Praktyczne doświadczenie z interfejsami API LLM od głównych dostawców, w tym zarządzanie tokenami i optymalizacja kosztów.

•
Doświadczenie w pracy z MCP lub porównywalnymi protokołami narzędzi, zarówno jako serwer, jak i klient.

•
Silna znajomość metodologii oceny sztucznej inteligencji, w tym testowych zbiorów danych, podejścia LLM jako sędziego, testów regresyjnych i monitorowania wydajności.

•
Znajomość narzędzi do śledzenia i obserwowalności, takich jak Langfuse lub równoważne rozwiązania.

•
Doświadczenie w integracji interfejsów API i źródeł danych, w tym aplikacji SaaS, baz danych SQL i hurtowni danych.

•
Praktyczne doświadczenie z infrastrukturą chmurową na platformie Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Services (AWS) lub obu, w tym kontenerami, zarządzanymi bazami danych, zarządzaniem tożsamością i dostępem oraz potokami CI/CD.

•
Codzienne korzystanie z agentów kodujących AI z możliwością walidacji ich wyników i utrzymywania wysokich standardów jakości oprogramowania.

•
Silne zrozumienie zasad bezpieczeństwa, zarządzania tożsamością, uprawnień i kontroli dostępu o najniższych uprawnieniach.

•
Doświadczenie w kontroli wersji i narzędziach do współpracy, takich jak GitHub lub Bitbucket.

•
Doskonała znajomość języka angielskiego w mowie i piśmie, z możliwością jasnego przekazywania koncepcji technicznych zarówno odbiorcom technicznym, jak i nietechnicznym.

Pożądane umiejętności:

•
Znajomość technologii ekstrakcji danych internetowych, skrobania sieci lub pokrewnych technologii.

•
Doświadczenie z Django i PostgreSQL, w tym wyszukiwanie wektorów za pomocą pgvector.

•
Umiejętności programistyczne frontendu wystarczające do budowania i utrzymywania interfejsów chatowych przy użyciu React lub Next.js.

•
Doświadczenie w opracowywaniu wewnętrznych narzędzi, które zapewniają przyjęcie wśród współpracowników.

•
Znajomość warstw semantycznych, wykresów wiedzy lub ustrukturyzowanych reprezentacji wiedzy organizacyjnej.

•
Doświadczenie we wdrażaniu pamięci agentów, architektur wieloagentowych lub zaawansowanej orkiestracji agentów.

•
Wcześniejsze doświadczenie w pracy ze zdalnymi, globalnie rozproszonymi zespołami.

Korzyści:…

Źródło: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.ch/jobs/companies/jobgether/ai-tooling-engineer-switzerland-335267)