LLM alkalmazásfejlesztő mérnök

Stack

Feladatok

• ▹LLM-alapú alkalmazások és AI-ágens workflow-k építése és éles bevezetése
• ▹Rendszerek tervezése a következtetéshez, tervezéshez, memóriához, eszközhasználathoz és többlépéses végrehajtáshoz
• ▹Megbízható orchestrációs pipeline-ok építése, amelyek a valószínűségi modellkimeneteket kiszámítható és biztonságos műveletekké alakítják
• ▹LLM-ek integrálása API-kkal, adatbázisokkal, kereséssel, belső szolgáltatásokkal és külső eszközökkel
• ▹Prompt- és kontextustervezés, strukturált kimenetek és eszközhívási technikák fejlesztése
• ▹Kiértékelő keretrendszerek és adathalmazok építése az AI-minőség méréséhez
• ▹AI-rendszerek hibakeresése a teljes stacken, a modellviselkedéstől a backend szolgáltatásokig
• ▹AI-rendszerek optimalizálása minőség, késleltetés és költség szempontjából

Elvárások

• ▹Erős szoftverfejlesztési alapok, tapasztalat AI-alapú alkalmazások építésében
• ▹Gyakorlati tapasztalat LLM-ekkel, generatív AI-val vagy ágensalapú rendszerekkel
• ▹Tapasztalat promptok, workflow-k, kiértékelések vagy AI-viselkedés tervezésében
• ▹Tiszta, éles minőségű kód írásának képessége
• ▹Problémamegoldó képesség kétértelmű, gyorsan változó környezetben

Előny

• ▹Python
• ▹LLM API-k és modellszolgáltatók, köztük OpenAI-kompatibilis API-k és nyílt súlyú modellek
• ▹Ágens-keretrendszerek és orchestrációs rendszerek
• ▹Vektoradatbázisok és keresési rendszerek
• ▹Backend szolgáltatások, API-k és elosztott rendszerek
• ▹PyTorch vagy JAX

Soft skillek

A munkáltatóról

Az A1 egy proaktiv, AI-nativ asszisztenst epit mindennapi felhasznalok szamara, amely minimalis utmutatassal szervezi a kommunikaciot, a feladatokat es a munkafolyamatokat, jelentosen csokkentve az ezekre forditott idot.