你所知道的
- 在基于云的生产环境中部署、扩展和操作机器学习和生成式AI系统（优先使用Azure）。
- 使用嵌入、向量搜索和检索管道构建和管理企业级RAG应用程序。
- 使用LangChain和LangGraph等框架实施和运营化工具使用的代理AI工作流。
- 使用模型上下文协议（MCP）和AI开发工具包（ADK）开发可重用的生成式AI系统基础设施和编排。
- 设计和实现模型和代理服务架构，包括API、批量推理和实时工作流。
- 建立生产环境中生成式AI管道的可观察性、监控、评估和治理的最佳实践。
- 将AI解决方案与数据工程、应用团队和业务利益相关者集成到业务工作流中。
- 推动MLOps / LLMOps实践的采用，包括CI/CD自动化、版本控制、测试和生命周期管理。
- 确保大规模部署的AI服务的安全性、合规性、可靠性和成本优化。
该角色的重要属性
- 强烈的责任心和平台思维
- 能够从概念到生产引领AI平台交付
- 清晰的沟通能力和将AI概念转化为业务利益相关者的能力
- 在架构和平台设计中的强决策能力
- 针对可靠性、安全性和治理的企业思维
你将做什么
- 在机器学习工程、AI平台工程或云AI部署角色中有8-10年的经验。
- 精通Python，具有构建生产级AI/ML服务的经验。
- 在真实企业环境中部署和支持生成式AI应用程序的验证经验。
- 拥有RAG系统、嵌入、向量搜索和检索管道的实际操作经验。
- 具有LangChain、LangGraph和LangSmith等编排框架的经验。
- 对AI系统的模型服务、推理管道、监控和可观察性有深入了解。
- 具有云AI生态系统（优先Azure AI、Azure ML、Databricks）的工作经验。
- 熟悉容器化和部署工具（Docker、Kubernetes、REST API）。
- 接触过向量数据库，如Pinecone、Weaviate、FAISS或Azure认知搜索。
- 在生产中部署具有工具集成的代理AI系统的经验。
- 对AI平台的CI/CD管道和DevOps实践有深入理解。
- 熟悉负责任AI的企业治理框架。
教育背景
- 计算机科学、工程、数据科学或相关领域的学士学位（必需）。
- 硕士学位是加分项。
薪酬
$150-$160K/年
