Senior AI Knowledge Platform Engineer

Veralto; United States; Hybrid; USD 101,000 - 135,000; Full time

Benefits offered by this job

Flexibility to shape and grow the MLOp

International collaboration across产品팀

Job summary

Veralto ищет Senior AI Platform Engineer для Esko AI. Ваша задача — взять под контроль массовые технические области и разрабатывать платформу знаний для агентов и сервисов.

Вы будете работать с командой экспертов и инженеров, обеспечивая версионирование, provenance и выпуск практичных знаний. Ключевое — интеграция формальных знаний в продуктивные рабочие процессы, обеспечение высокой воспроизводимости и возможности объяснения результатов, с акцентом на многоарендные правила и безопасность.

Qualifications

• Опыт разработки production систем на Python/TS/Java и управления платформой.
• Опыт построения knowledge/ retrieval/ rules систем и выбора формализма.
• Опыт работы с RAG, извлечением информации и валидацией.

Responsibilities

• Спроектировать представление знаний и ограничений для агентов и валидаторов.
• Развернуть сервисы для Ingest/Curate/Retrieve/Version knowledge.
• определить взаимодействие семантического поиска, валидации и ручного обзора.
• Разработать API и инструменты для применения и пояснения знаний.
• Собрать тестовые наборы для оценки качества извлечения и применимости.

Skills

Python

TypeScript

Java

Platform ownership

Knowledge retrieval systems

RAG

JSON Schema

Pydantic

Multi-tenant SaaS

Communication

Education

Bachelor's, Master's or PhD in Computer Science / ML / Data Science / AI

Tools

RDF/OWL

SHACL

DMN

production rule engines

policy-as-code

Datalog

Job description

Veralto ищет Senior AI Platform Engineer для Esko AI. Ваша задача — взять под контроль массовые технические области и разрабатывать платформу знаний для агентов и сервисов.

Вы будете работать с командой экспертов и инженеров, обеспечивая версионирование, provenance и выпуск практичных знаний. Ключевое — интеграция формальных знаний в продуктивные рабочие процессы, обеспечение высокой воспроизводимости и возможности объяснения результатов, с акцентом на многоарендные правила и безопасность.