职位：高级人工智能开发者（LLM/VLM/代理应用）
地点：蒙特利尔
职位概述
融合机器学习团队是一个多学科的工程师和研究人员团队，致力于开发人工智能/机器学习解决方案，以应对3D设计、制造和机械工程中的一些重大问题。我们正在寻找一位
高级人工智能开发者，
他/她在利用
LLMOps和代理操作实践构建和扩展集成LLM/VLM和基于代理架构的人工智能应用方面经验丰富且充满热情。
您将与研究人员和工程师合作，持续改善数据、培训和发布流程，通过自动化代码库来确保质量和与部署系统的互操作性，并升级原型代码以在大型云基础的机器学习培训基础设施上运行。
您将向融合平台机器学习经理汇报，并在Autodesk人工智能战略中发挥关键作用。
该团队为混合远程工作，成员分布在加拿大和美国。
职责
• 人工智能应用开发：
使用预训练或现有模型（LLMs、VLMs、3D CAD模型）开发和增强人工智能应用，并确保人工智能组件与更大软件系统的无缝集成。
• 端到端系统集成：
构建和集成端到端系统和应用，专注于系统设计、用户体验和应用逻辑。
• LLMOps和代理操作：
实施和优化
LLMOps和代理操作实践。
• 自动化和运营效率：
识别机会以简化流程、自动化工作流，并提高研发速度。
• 最佳实践和治理：
倡导和建立代码质量、基础设施维护、模型治理、安全性和合规性的最佳实践。
• 设计与协作：
参与与软件架构师和研究人员的设计讨论，确保从研究到生产的顺利过渡。与包括产品经理和用户体验设计师在内的多元跨职能团队协作。
最低资格
• 数据科学、计算机科学、统计学或相关领域的学位，或同等的专业经验。
• 精通Python及至少一种其他广泛使用的编程语言（例如C++、Java、JavaScript等）。
• 在生产环境中拥有3-5年的MLOps/Dev Ops经验。
• 具备开发和维护复杂代码库的行业最佳实践经验。
• 自我驱动，能够主动寻找解决方案和独立解决问题。
• 能够适应变化的需求并在模糊领域中工作。
• 能够将大问题分解为更小的组件并提供清晰的解决方案。
优先资格
• 8年以上的软件开发经验。
• 基于代理的框架和工具：
熟悉LangFlow、Llama Index、Lang Graph等先进框架，以及基于代理的框架。具有代理/LLM/多组件管道评估的经验。
• 可观察性框架：
具有使用Arize、Comet、Phoenix、Langfuse、MLflow、RAGAS、Dynatrace等可观察性框架的经验。
• 检索增强生成：
利用检索增强生成（RAG）技术的经验。
• 上下文工程：
具有增强人工智能模型性能的上下文工程经验。
• 构建可靠且可扩展的推理API的经验（例如Flask、FastAPI）。
• 精通机器学习项目的CI/CD管道。
• 精通容器化技术（例如Docker、Kubernetes），用于编排和扩展机器学习应用。
• 具有使用Databricks、Sage Maker、Vertex AI等人工智能平台的经验。
• 具有云数据处理、培训、部署或操作的经验（例如AWS、GCP）。
• 具有开发Web应用和API的经验。
• 具有使用Terraform等工具实施基础设施即代码（IaC）的经验。
• 理解MLOps中的安全最佳实践，包括数据加密、访问控制和合规标准。
• 熟悉利用推理加速器工具（ONNX、Tensor RT、Triton）进行实时和高吞吐量推理运行时的经验者优先。
• 具有CAD软件或设计和制造行业经验者优先。
• 熟悉机器学习、深度学习和统计建模工具和库（例如PyTorch、Tensor Flow、Pandas、Sci Kit Learn等）。 
