Szukamy doświadczonego Architekta Solution z doświadczeniem w zakresie doświadczania i wdrażania rozwiązań AI opartych na LangGraph, które prowadziłyby architekturę platform i aplikacji AI, a także będą współpracować z zainteresowanymi stronami biznesowymi i technologiami w celu identyfikacji możliwości wysokiej wartości AI i ich przekładania na bezpieczne, skalabilne i gotowe do produkcji. Rola ta łączy architekturę AI, integrację przedsiębiorstw, inżynierię chmury, bezpieczeństwo, zarządzanie i liderstwo zainteresowanych stron. Oczekuje się, że LangGraph zrozumie na poziomie praktycznym i będzie w stanie wyzwalać decyzje architektyczne, zespoły inżynierii przewodniczących, oraz zapewnić, że rozwiązania AI mogą działać wiarygodnie na skali przedsiębiorstw. Wymagania AI Solution Architektura • Prowadzenie architektury i projektowanie rozwiązań AI agenta i agencyjnego przepływu pracy. • Projektowanie architektury Lang Graph w oparciu o jeden agent i wieloa.

• Przetłumacz wymagania, procesy, SLA, wymagania bezpieczeństwa i techniczne na architekturę rozwiązań. • Ocena alternatyw architektonicznych i dokument kluczowych decyzji technicznych i transakcji. • Określenie wzorców architektury dla rozwiązań AI. Architektura przedsiębiorstwa • Architektura projektowa zawierająca: • LLM • LangGraph • RAG • Dane przedsiębiorstw • API i systemy biznesowe • Silniki robocze • Procesy zatwierdzania ludzkiego • Obserwacja • Bezpieczeństwo i zarządzanie • Określenie odpowiednich granic między logiką AI i determinystyczną biznesową.

• Zarządzanie, trwałość, odzyskiwanie i długotrwale działanie. • Określa, kiedy używać jednoagentów, wieloagentów lub konwencjonalnych architektur aplikacji. • Architektura chmury i platformy • Projektowanie skalowalnej architektury aplikacji AI na AWS, Azure lub GCP. • Określa obliczenia, tworzenie sieci, przechowywania, API, bezpieczeństwa i wymagań platformowych. • Architektura projektowa odpowiednia dla obciążeń produkcyjnych na skalę przedsiębiorstwa. • Ocena usług chmury i możliwości platformy AI oparte na wydajności, bezpieczeństwie, skalalności i kosztach. • Praca z zespołami platformowymi inżynierią i DevOps w celu ustanowienia standardów rozmieszczenia. Integracja Architektura • Integracja między AI agentami i aplikacjami przedsiębiorstw, API, bazami danych i platformami SaaS. • Określa bezpieczne mechanizmy dostępu do narzędzi i systemów biznesowych. • Uwierzytelnienie, zarządzanie tajności i sterowania dostępem do systemów biznesowych. • Uwierzywanie i systemem biznesowych

• Zapewnienie śledzenia, kontroli i odpowiedniego zarządzania działaniami zmierzanymi do AI. AI Bezpieczeństwo i zarządzanie • Ustanowienie zasad bezpieczeństwa i zarządzania dla agentów AI. • Zagrożenie adresowe, w tym: • Szybkie wstrzyknięcie • Ucieczka danych • Nieuprawnione wykorzystanie narzędzi • Nadmierne uprawnienia do stosowania środków • Niezakładne lub niebezpieczne działania • Narażenie na dane wrażliwe • Określenie odpowiednich kontroli kontroli w zakresie ludzkości, prywatności, regulacji i odpowiedzialnej AI. Ocena i zachowanie • Określenie architektury monitorowania i obserwacji aplikacji AI.

• Ustanowienie podejścia do oceny dokładności, niezawodności, latencji, kosztów i zadań. • Określenie odpowiednich metod logowania, wyszukiwania, metryki i ostrzegania. • Ustanowienie procesów operacyjnych w celu monitorowania i ciągłego udoskonalania agentów produkcyjnych. Zainteresowane i techniczne kierowanie • Praca bezpośrednio z zainteresowanymi stronami zajmującymi się tą dziedziną biznesową i technologią w celu określenia strategii i planów działania. • Główne warsztaty architektury i sesje projektowe. • Komunikacja złożonych koncepcji AI i wymiarów architektury technicznej i nietechnicznej publiczności. • Zapewnienie technicznego kierowania inżynierów, dewelarzy, zespołów danych i inżynierów platformowych. • Przegląd projektów rozwiązań i zapewnienie dostosowania do norm architektury przedsiębiorczości. • Zesporządzania inżynierii i promowanie wzmowania wzmów architektury architektury AI. Wymagalnej doświadczenia • Znaczące doświadczenie w zakresie rozwiązań, architekturze oprogramowaniu, architekturze, architekturze AI lub powiązanej architekturze AI. • Doświadczeniem i rolami. • Doświadczeniem w zakresie doświadczeniach. • Rozwodanie doświadczeniach. • Rozwodania i wdrażanie doświadczenia w zakresie Lang Grap

• Silne zrozumienie architektury aplikacji LLM. • Doświadczenie z rozwiązaniami firmy AI/ML w produkcji. • Silne zrozumienie RAG, powołanie narzędzi, orkiestracja agentów i wzory ludzkie-w. • Silne doświadczenie z co najmniej jedną istotną platformą chmury: AWS, Azure lub GCP. • Silne zrozumienie wzorców integracji przedsiębiorstw i API. • Doświadczenie z bezpieczeństwem, zarządzaniem, obserwacja i wymagania operacyjne dla systemów produkcyjnych.

• Silne zrozumienie praktyk inżynierii Python i nowoczesnych oprogramowania. Żydliwe doświadczenie • LangChain / LangSmith • Architektury wieloagenckie • Platformy RAG przedsiębiorstwa • Bazy danych wektorowych • Kubernetes • Architektury oparte na wydarzeniach • Mikrousługi • Infrastruktura jako kod • CI/CD • MLOps / LLMOps • bezpieczeństwo AI • Odpowiedzialne AI • Transformacja dużych przedsiębiorstw • Doświadczenie pracujące bezpośrednio z zainteresowanymi stronami klientów na Arbeitnow