高级AI工程师/数据工程师

该职位是平台工程角色。您将构建生产级API、数据流水线和AI系统，这些系统是企业客户日常依赖的。工作范围涵盖双向CRM同步处理数以万计的记录、实时数据增强流水线、文档智能系统以及大规模AI驱动的语音交互。您将直接与平台领导层合作，并与分布在美国、印度和墨西哥的团队协作。对于墨西哥候选人，该职位是墨西哥AI卓越中心的基础招聘，有机会帮助塑造和成长团队。

• 核心工程基础（不可协商）
• 5年以上Python在生产环境中的经验，有实际用户和系统依赖的软件交付记录。不是笔记本，不是原型。
• 强大的API开发：深入经验构建生产级API，使用FastAPI、Django或等效工具。必须理解API设计模式、异步请求处理、中间件、依赖注入、认证、速率限制、后台任务、错误处理和版本控制。这是日常活动的核心，不是次要技能。
• 数据流水线架构：有构建ETL/ELT流水线、双向数据同步、数据转换层和增强工作流的经验。必须理解数据完整性、幂等性、失败恢复、背压和流水线可观测性。有批处理和实时处理模式的经验。
• 生产数据库专业知识：强PostgreSQL（或等效）技能，包括模式设计、查询优化、迁移、索引策略和处理大数据集（1M+记录）。理解何时使用关系型、文档型或向量存储。
• 异步Python和并发：对asyncio、并发处理模式和事件驱动架构有深入理解。必须能舒适地使用SQS/队列处理、后台工作者和管理外部服务的并发API调用。
• AI/ML系统（不可协商）
• 生产LLM集成：必须构建并交付使用OpenAI、Anthropic或AWS Bedrock API的系统。应能讨论提示工程、结构化输出、功能调用/工具使用、令牌优化和错误处理模式。
• 聚合AI和工具使用：有构建AI系统做自主决策、调用外部工具和多步骤推理的经验。熟悉agent框架（LangGraph、CrewAI、OpenAI Agents SDK或自定义实现）。理解规划模式、守卫条款和何时使用代理 vs. 确定性流水线。
• AI评估和测试：有构建评估框架的经验，用于非确定性AI系统。应理解如何系统性地测量输出质量：黄金数据集、LLM-as-judge模式、回归测试和生产中的行为监控。这是知道您的AI系统实际上在工作的方式。
• RAG和检索系统：有构建检索增强生成流水线的经验。必须理解分块策略、嵌入模型、混合检索（向量+关键词）、重排和相关性评估。
• 向量数据库专业知识：有至少一个向量数据库的生产经验（PostgreSQL/PGVector、Weaviate、FAISS、Pinecone、Qdrant）。应能讨论索引策略、近似最近邻权衡和性能优化。
• 基础设施 & DevOps
• AWS云服务：有核心AWS服务（ECS/Fargate、Lambda、RDS、S3、SQS、CloudWatch）的工作经验。应理解无服务器模式、容器编排和云成本管理。
• Docker和容器化：有容器编排、健康检查和资源管理的生产部署经验。
• 可观测性和LLMOps：有日志、监控、警报和调试分布式系统经验。对于AI系统：追踪代理运行、监控LLM调用质量和延迟、检测行为漂移、调试非确定性故障。
• Git工作流和CI/CD：有协作开发、分支策略、代码审查和自动化部署流水线经验。
• 优先资格
• 软件工程基础：有构建API、Web应用或后端服务背景。工程师通过产品需求获得数据流水线和AI/ML技能，而非纯粹研究或数据科学背景。此轨迹强烈优先。
• 第三方API集成经验：有整合复杂外部API（CRMs、增强服务、电话提供商、支付系统）的记录。理解OAuth流、回调处理、速率限制管理和第三方服务失败时的优雅降级。
• ATS/HR技术背景：有Bullhorn、Greenhouse、Workday等平台经验。理解候选生命周期、匹配算法和招聘工作流。
• 语音AI系统：有ElevenLabs、OpenAI Realtime API、WebRTC、SIP/电话集成或语音合成流水线经验。
• MCP（模型上下文协议）：有构建或消费MCP服务器的经验。
• AI编码工具熟练度：在日常工作中积极使用Claude Code、Cursor、GitHub Copilot等AI辅助开发工具。
• 守卫条款和AI安全：有实施输入/输出验证层、敏感数据过滤、提示注入防御和生产AI系统内容安全检查的经验。熟悉Guardrails AI或Nemo Guardrails工具。
• 多模型架构：有工作多个LLM提供者经验，了解何时使用哪种模型以权衡成本、延迟和质量。
• 知识图谱：有Neo4j或类似图数据库经验，用于关系型数据建模和遍历。
• 大规模数据处理：有处理1M+记录经验，优化性能、失败处理和数据质量验证。

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