AI/ML软件工程师（高级）

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端到端转型和流程重构。与数据科学从业者、业务线IT负责人、EA、数据和AI架构师合作，开发解决方案并集成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、工具调用和人类在循环（HITL）反馈。实施基于评估的开发框架，制定评分逻辑、评分标准以评估AI代理并调优其质量、安全性和可靠性。设计并实现AI代理内存系统以支持超个性化多轮对话和从HITL反馈中自我改进（情景记忆）。使用最新的代理AI/UI框架构建全栈AI代理，如A2A、AAIF、A2UI、Agent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管道、机器学习和数据科学模型的构建、部署、监控和维护。贡献我们的启动包（ADK/MCP）、水平代理和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分裂、高级协调、用户体验谈判、检查点和上下文卸载，构建复杂的多代理系统使用A2A和Agent fabric。设计和实现适应性/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。解决平台问题并与AIOps工程师一起排查。开发高级RAG系统，如Agentic RAG，并使用高级技术如HyDE、RAPTOR和GraphRAG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构建后端推断服务部署到LOB-serving MLOps平台。编写高质量的Python代码，使用asyncio、FastAPI和Pydantic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。构建使用Python和PySpark的健壮ETL/ELT管道用于训练ML模型和AI代理。应用AIML系统架构和设计模式，选择最符合用例需求的蓝图。贡献AI架构，建议新模式、识别创新方法、改进现有模式。在AWS和/或GCP的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，包括架构Saga、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。

计算机科学、软件工程、数据科学或相关学科的学士或硕士学位。经验范围：4至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解决方案的实践经验，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。在Python中有扎实的编程经验，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平台经验，包括AWS SageMaker和Bedrock、Google Vertex AI、Vertex AI Search和Vertex AI RAG Engine。有在云基MLOps平台上设置和管理Jupyter环境、AutoML工作流、实验跟踪、模型服务和监控的经验。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或类似工具）、使用基础设施即代码（Terraform）管理云部署和通过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、控制反转（IoC）和Saga的经验。有身份和访问管理解决方案经验，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和Pandas的经验。有传统机器学习经验，包括特征工程、探索性数据分析（EDA）、模型训练和超参数调优使用技术如XGBoost、GLMs、KNN、PCA和SVM。有设计、构建和部署端到端数据、ML和RAG管道的经验。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和mcp-scan的经验。有向技术及非技术受众沟通复杂技术概念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、做出明智技术决策、解决冲突和建立强工作关系的经验。有提供AI思想领导力、应用不断演变的行业设计模式、并使技术交付物与部门和企业战略一致的经验。有有效规划、组织和执行工作能力，显示创新、持续学习、责任、问责和紧迫性以交付业务成果的经验。

我们致力于做出差别，并以保险公司超越保障和政策而自豪。在这里工作意味着拥有实现目标的每一个机会——并帮助他人实现他们的目标。