前沿智能体工程师
岗位摘要
与客户直接合作,理解其技术基础设施、数据管道和业务需求;设计并实现Scale AI平台与客户数据环境(云平台、数据仓库、内部API)之间的定制集成;构建稳健的数据连接器和ETL管道,用于摄取、处理和准备客户数据以支持AI工作流
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岗位职责
- 与客户直接合作,理解其技术基础设施、数据管道和业务需求
- 设计并实现Scale AI平台与客户数据环境(云平台、数据仓库、内部API)之间的定制集成
- 构建稳健的数据连接器和ETL管道,用于摄取、处理和准备客户数据以支持AI工作流
- 在客户安全和合规边界内部署和配置AI模型与智能体
- 开发面向客户用例的生产级AI智能体,涵盖客户支持、数据分析、内容生成和工作流自动化等领域
- 设计多智能体系统,协调不同模型、工具和数据源之间的协作
- 实施评估框架以衡量智能体性能,并根据业务目标进行迭代优化
- 设计人机协作工作流和反馈机制,实现智能体的持续改进
- 创建针对客户特定领域和数据优化的复杂提示工程策略
- 构建并维护提示库、模板和最佳实践,用于客户用例
- 进行系统的提示实验和A/B测试以改进模型输出
- 在适当情况下实施RAG(检索增强生成)系统和微调管道
- 作为战略企业客户的主要技术联系人
- 与客户的数据科学家、机器学习工程师和软件开发人员协作,确保顺利集成
- 为客户团队提供技术培训和知识转移
- 与Scale的产品和工程团队紧密合作,将客户需求转化为产品改进
- 记录技术架构、集成模式和最佳实践
- 调试从数据管道到模型输出的整个技术栈中的复杂问题
- 快速原型化解决方案以解决客户问题并验证新用例
- 紧跟最新的AI/ML研究和工具,为客户问题带来创新方法
- 基于常见客户模式识别产品化的机会
任职要求
- 4年以上软件工程经验,具备扎实的数据结构、算法和系统设计基础
- 精通生产级Python,并具有现代ML/AI框架(如LangChain、LlamaIndex、HuggingFace、OpenAI API)的使用经验
- 具有云平台(AWS、GCP或Azure)和现代数据基础设施的经验
- 强大的问题解决能力,能够在模糊需求中导航并快速迭代解决方案
- 出色的沟通能力,能够向技术和非技术受众解释复杂的技术概念
- 对LLM有深入理解,包括提示技术、嵌入和RAG架构
福利待遇
- 与顶尖AI公司合作,参与前沿技术项目
- 与战略客户直接合作,解决真实世界挑战
- 在快速发展的AI领域持续学习和成长的机会
- 具有竞争力的薪酬和福利待遇
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