Markas: Minneapolis, URL MN URL: http://collaboration.ai Who Are Collaboration.Ai adalah sebuah misi-fokused, perangkat lunak dan jasa yang berbasis di Minnesota, dengan karyawan, mitra, dan pelanggan di seluruh dunia. Kami menyatukan orang, teknologi, dan tujuan untuk mempercepat terobosan yang mengubah industri, memberdayakan komunitas, dan menciptakan sebuah kemajuan yang lebih berkelanjutan. kami berkolaborasi dengan organisasi-organisasi di ekosistem pertahanan, membantu mereka menavigasi tantangan kompleks dan transformatif.

Agen dalam produksi. Pipa-pipeline yang memegang. Evals yang menjaga semua orang jujur. Apa yang Anda akan Lakukan • Sistem produksi Ship sistem åsect, membangun, dan mengoperasikan aliran kerja agen - agen (agen SDK, MCP standar, Agen Skills) powering AI-driven pencocokan, analisis • Operasionalitas LLC penjelasan utama 50,000; valval dan observatifilitas dari data dengan Langfus, dataset, LLMM-ASS, dan FINFYS-drives style pelacakan begitu banyak kualitas kerja yang dapat diukur, dan biaya akhir dari data yang didapat dari data narkomer, dan data narkomer, dan sumber-revigenisasi data yang dapat direduksi oleh sumber daya dari data yang dapat dilihat, dan kualitas dari data yang dapat dilihat, sehingga menghasilkan kualitas yang lebih baik dari berbagai sumber yang dapat ditemukan, dan dapat dikembangkan, dan yang dapat dikembangkan, dan yang dapat dikembangkan, dan yang dapat dikembangkan oleh semua sistem yang dapat dikembangkan, dan yang dapat dikembangkan oleh semua sistem yang ada dalam sistem yang tersedia oleh semua ini, dan yang dapat dikembangkan.

• Operasi LLM: Langfuse + eval (Data data emas, LLM-as-Raid); in-house FinOps pelacakan (token penggunaan, latency, biaya); multi-provider orkestra termasuk AWS Bedrock • Cari & Retridal: VECLATOR databases, OpenSearged edding agent • Data: PostgreQL, Amazon S3; streaming pipepers (Kaf/Kinesis) dimana dibutuhkan • Infragling, Dwarnetes (AWS EWS EWS); AgentsEGTS), eferageler ober oberablereability, PORESI'S GAGTWS, foring 7 tahun, pemberian bantuan kerja, dan pengalaman nyata dari 3 tahun (dalam sistem produksi dan Sistem - Sistem - Sistem - RD)

• Kemajuan Ilmu Pengetahuan RAG keahlian RAG, agenik RAG, pengambilan kontekstual, meningkatkan strategi • Pengalaman data grafis • Pengalaman ô, grafik basis data, atau pengambilan informasi berbasis grafik • Pilihan yang cocok dengan model yang cocok dengan berbagai macam kasus yang berhubungan dengan domain-spesifik, biaya, dan perdagangan akhir • Streaming data (Kafka, Kinesis) untuk pengembangan pengetahuan real-time • pemutakhiran, dukungan sumberdayaan, atau tingkat lanjut dalam misi ML/NLLL'lorasi, dan perdagangan yang tidak nyata pengalaman, pengembangan agen yang mampu, dan penyelengkolerisasi, dan menuju ke layar yang dibangun oleh agen-proforman, dan sistem yang dibangun oleh komputer.