Platformmérnök – agentic MI és harness engineering

Stack

Feladatok

• ▹Az agent harness tervezése és építése: futtatókörnyezet, orkesztráció, eszköz- és MCP-integráció, kontextus és memória, kiértékelés, védőkorlátok és megfigyelhetőség
• ▹Golden path-ok és újrahasználható minták kialakítása, hogy a csapatok megbízható, szabályozott és mérhető ügynököket szállítsanak az egyszeri szkriptek helyett
• ▹A felügyeleti modell meghatározása: policy-as-code, emberi jóváhagyási pontok, hurok- és hibadetektálás, kiértékelő keretrendszerek, költségkontroll
• ▹Az ügynökök integrálása a rendszerekkel, amelyeken dolgoznak: CI/CD, infrastruktúra, felhőszolgáltatások, megfigyelhetőség és jegykezelés, API-kon és MCP-n keresztül
• ▹Az ügynöki termelékenység mérhetővé tétele: minden felhasználási esetre a termelékenység meghatározása, mérése, és a harness futtatása ezen adatok alapján
• ▹A harness modellfüggetlen és verziózott megtartása, hogy átírás nélkül túlélje a modell- és szolgáltatóváltásokat
• ▹Csapatok mentorálása, bevezetési támogatás, súrlódás csökkentése a fejlesztés, az üzemeltetés, a biztonság és az ügynököket használók között

Elvárások

• ▹5+ év platformmérnöki, DevOps vagy SRE tapasztalat, fejlesztői platformok vagy futtatási és orkesztrációs rendszerek éles építésében
• ▹Gyakorlati tapasztalat agent harnessek vagy ágens-alapú rendszerek építésében: futtatókörnyezet, eszköz- és MCP-integráció, orkesztráció, kiértékelés és védőkorlátok
• ▹Szilárd szoftverfejlesztői tudás, elsősorban Pythonban, éles rendszerek és absztrakciók építéséhez, nem csak promptokhoz
• ▹Erős felhőnatív háttér: Kubernetes, konténerek, Infrastructure as Code és egy nagy felhő (AWS, Azure vagy GCP)
• ▹Annak ismerete, hogyan hibáznak az LLM-ügynökök, és milyen mérnöki megoldások teszik őket megbízhatóvá: kontextustervezés, hurok- és hibadetektálás, ellenőrzés és kiértékelés
• ▹Tapasztalat a platform termékként kezelésében: szerződések, SLO-k, bevezetési mutatók és valódi felhasználók
• ▹Munkaszintű angol és spanyol nyelvtudás

Előny

• ▹Ügynök-keretrendszerek (LangGraph, CrewAI, AutoGen stb.) és a Model Context Protocol ismerete
• ▹Komoly éles használat MI-támogatott fejlesztőeszközökkel (Claude Code, Copilot, Codex)
• ▹LLMOps, ügynökkiértékelés vagy ágens-alapú rendszerek megfigyelhetősége
• ▹Korábbi munka modellfrissítések között stabil harnessekkel
• ▹Platformmérnöki munka szabályozott környezetben (pénzügy, biztosítás, közszféra)

Soft skillek

Amit kínálunk

• ▹Hibrid munkavégzésre nyitott kultúra
• ▹Be Well programok a pénzügyi, mentális, fizikai és szociális jóllét támogatására
• ▹Személyre szabott fejlődési célok és folyamatos visszajelzés
• ▹Tanulási lehetőségek, tanúsítványok a Microsoft, a Google és az Amazon képzéseivel, mentorálás

A munkáltatóról

A Kyndryl vezető vállalatok üzletkritikus technológiai rendszereit üzemelteti és újítja meg.