软件工程师/AI/ML

负责设计和实现AI/ML解决方案，推动在承保、理赔、运营和企业职能中的全面转型和流程重构。与数据科学实践者、业务IT团队、EA、数据和AI架构师合作，开发解决方案并整合到运营流程和系统中。设计、构建和维护可扩展的代理AI系统，包括多代理工作流、远程代理编排、工具调用和人机协作（HITL）反馈。实施以评估为导向的开发框架，制定评分逻辑、评分标准以评估AI代理并优化其质量、安全性和可靠性。设计并实现AI代理记忆系统以支持高度个性化的多轮对话和通过HITL反馈实现的自我改进（事件记忆）。构建完整的AI代理全栈解决方案，使用最新的代理AI/UI框架，如A2A、AAIF、A2UI、代理技能和MCP。利用AI平台和代理及模型操作框架（如AgentOps、AIOps、FMOps）自动化和简化代理解决方案、AI/ML管线、机器学习和数据科学模型的构建、部署、监控和维护。贡献我们的初始包（ADK/MCP）、横向代理和SDKs，以定制和部署解决方案，加速时间到市场。应用高级上下文工程技术，如上下文拆分、高级协调、用户体验谈判、检查点、上下文卸载，以构建复杂的多代理系统使用A2A和代理织物。设计和实现动态提示使用各种技术如自动提示优化器、DSPy等。具有使用Vertex AI SDK的提示管理库的实战经验是加分项。与AIOps、平台和云团队合作，设置基础设施并部署云服务和工具到HIG AI平台，同时整合DevOps工具和发布管理流程。解决平台问题与AIOps工程师协作。构建高级RAG系统，如代理RAG，并使用高级技术如HyDE、RAPTOR、GraphRAG来提高准确性和相关性。使用PyTorch、TensorFlow、scikit learn构建生产级ML/DL模型用于异常检测、分割、风险评分、推荐系统、评分和定价模型。使用FastAPI/REST构建生产级机器学习模型后端推理服务到LOB-serving MLOps平台。编写高质量的Python代码，使用asyncio、FastAPI和Pydantic等高级库，符合HIG编码标准并通过所有质量检查。与MLOps、云和基础设施团队紧密合作，确保AIML系统的无缝部署、操作和维护。使用OpenTelemetry（OTel）工具进行AI可观测性。设置离线评估（LLM-as-a-judge、RAGAS评分、ROUGE/BLEU等）、漂移监控和回放在我们的可观测性平台上。构建健壮的ETL/ELT管道使用Python和PySpark用于训练ML模型和AI代理。应用AIML系统架构和设计模式，选择最适合用例需求的蓝图。贡献AI架构，建议新模式，识别创新方法，改进现有方法。在AWS和/or GCP多云生态系统中构建可扩展、容错的解决方案。应用现代分布式系统设计模式，包括建筑史诗、命令查询责任分割（CQRS）、事件驱动架构、发布-订阅模型和点对点消息模型。

学士或硕士计算机科学、软件工程、数据科学或相关学科。经验范围–4到6年。在机器学习、软件工程或相关领域有专业经验，专注于在生产环境中设计和交付AI/ML解决方案。有生成AI和代理AI解决方案的实战经验，包括RAG架构、语义搜索、嵌入模型和表示和生成模型如BERT和GPT。强Python编程经验，包括至少3年使用FastAPI、Asyncio和Pydantic构建生产服务。有单代理和多代理框架如LangChain、LangGraph或CrewAI的经验，熟悉商业和开源基础模型。有云基GenAI和AI平台的实战经验，包括AWS SageMaker和Bedrock、Google Vertex AI、Vertex AI Search、Vertex AI RAG Engine。有设置和管理Jupyter环境、AutoML工作流、实验跟踪、模型服务和监控在云基MLOps平台的经验。有交付生产级API和微服务使用现代软件工程实践的经验。有构建DevOps和CI/CD流水线（如Jenkins或类似）、管理云部署使用基础设施即代码（Terraform）、并通过GitHub协作的经验。有应用软件工程最佳实践和架构模式的经验，包括SOLID原则、12-Factor App方法论、 inversion of control（IoC）和sagas。有身份和访问管理解决方案的经验，包括OAuth 2.1和OpenID Connect（OIDC）。有ML和AI框架和库如PyTorch、TensorFlow、Keras、scikit-learn、Hugging Face、LangChain、NumPy、Pandas的实战经验。有传统机器学习经验，包括特征工程、探索性数据分析（EDA）、模型训练、超参数调优使用XGBoost、GLMs、KNN、PCA、SVM等技术。有设计、构建和部署端到端数据、ML和RAG管道的经验。有在精益、敏捷环境中使用Scaled Agile Framework（SAFe）或类似方法论的经验。有使用DevSecOps工具如Nexus、SonarQube、Checkmarx、mcp-scan的经验。有沟通复杂技术概念给技术及非技术受众并影响领导决策的能力。有指导和开发初级AI工程师或数据工程师的经验。有跨团队协作、做出技术决策、解决冲突、建立强工作关系的经验。有提供AI思想领导力、应用演变行业设计模式、并使技术交付物与部门和企业策略一致的经验。有有效规划、组织和执行工作在快节奏环境中的能力，展示创新、持续学习、责任、问责和紧迫性在交付业务结果中的能力。

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