Per saperne di più su di noi, visitate il sito.A proposito del ruolo che hai creato nel network di produzione agente e data pipelines: http://collaboration.ai Who We Are Collaboration.Ai è una società di software e servizi basata in Minnesota, con dipendenti, partner e clienti in tutto il mondo.Uniamo persone, tecnologia e lo scopo di accelerare le scoperte che trasformano le industrie, responsabilizzare le comunità e creare un futuro più sostenibile.Collaboriamo con organizzazioni in tutto l'ecosistema della difesa, aiutandoli a navigare sfide complesse e guidando cambiamento trasformativo.I nostri prodotti NetworkOS...networkOS è una piattaforma basata sull'AI che allinea le persone, lo scopo, le idee e le competenze in tempo reale, generando informazioni attuabili per propellere i movimenti in avanti.

Agente in produzione. Condotti che tengono. Valutazioni che mantengono tutti onesti. Cosa farete • Sistemi di agenti di produzione • Progettazione, costruzione e gestione di flussi di lavoro agenti (agenti SDK, server MCP, standard di Agente Abilità) che alimentano l'AI-driven matching, l'analisi e l'intelligenza dei dati • Operazionalizzare la qualità LLM • Costruire il livello di funzionalità e di osservabilità con Langfuse, set di dati dorati, modelli di valutazione LLM-as-giudice e FinOps-style tracking in modo che ogni flusso di lavoro abbia qualità misurabile, costo e latenza • Condotti dati di ingegneri • Robusta ingestione di documenti, dati strutturati e fonti esterne in basi di conoscenze ricercabili con convalida, deduplicazione e aggiornamenti elementari della qualità • Ricerca ibrida di recupero propria che combina vettoriale, parola chiave e metadata, continuamente migliorata attraverso la riorganizzazione, l'espansione e compressione contestuale • Accelerate with AI • Accelerate • Costruire strumenti MCP custom e Agent Skill Sagement team che fanno

• LLM Operations: Langfuse + evals (golden setsets, LLM-as-giudice); in-house FinOps tracking (token use, latenza, cost); multi-fornitore orchestrazione tra cui AWS Bedrock • Search & Retrieval: Vector databases, OpenSearch, embedding models • Data: PostgreSQL, Amazon S3; streaming pipelines (Kafka/Kinesis) where need • Infrastructure: Docker, Kubernetes (AWS EKS); DataDog + OpenTelemetry observability What We're Looking For Must-Haves • 7+ years of professional software engineering experience, with 3+ years focused on AI/ML or data engineering • Production agentic/LLM application experience working

• Experience avanzata RAG • Graphrag, RAG agenti, recupero contestuale, strategie di ridimensionamento • Esperienza grafica • Grafici di conoscenza, basi di dati grafici o ricerca basata su grafici • Selezione di modelli e diritti di modelli di corrispondenza • Casi di utilizzo specifici per dominio • Esperienza di flusso dati (Kafka, Kinesis) per aggiornamenti di base di conoscenze in tempo reale • Sfondo di ricerca, contributi open-source, o una laurea avanzata in ML/IR/NLP Perché partecipare alla collaborazione AI? Real AI engineering, non un negozio di fasciature. Agenti di produzione, recupero ibrido, valutazioni continue, e una tabella di marcia in grafo + agenti • con l'autonomia di modellare come è costruito. AI-native per default. Costruiamo con AI, non solo per AI. Strumenti di codifica Agentic (Claude Code/Codex/etc.), Agentic coding tools (Claude Code/Agentic Code/Agentic Code/Agentc.), agente SDKs and kils, MCP server, Agent, Agent we