Google Vertex AI

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共 3 篇文章

前置部署工程师 — Agentforce 编排 - 柏林

本招聘信息由 Salesforce 发布于 myAbility.jobs 平台，工作地点包括柏林、杜塞尔多夫和斯图加特，职位为前线部署工程师（Forward Deployed Engineer），专门负责 Agentforce 编排与运营。该角色属于动手能力强的技术构建者，需在企业客户环境中设计、构建并部署企业级代理 AI 解决方案。Agentforce 负责驱动多智能体编排层，能将混乱的运营工作流、非结构化数据（如电子邮件、PDF、规格表）以及遗留 ERP 日志转化为具有人在回路（humans in the loop）的自主执行引擎。候选人将在敏捷部署小组中工作，与部署策略师和专业 AI 工程师合作，作为连接高级 AI 代理与更广泛企业技术格局的关键纽带。日常工作包括：编写生产代码、构建实时数据接地系统（采用 RAG、向量数据库和知识库）、进行提示工程管理、实施多智能体通信协议（含模型上下文协议 MCP），以及部署自动化供应链和后台工作流。要求具备三年以上软件工程或技术交付经验，并至少有一个生产级 AI、数据工程或企业集成系统成功部署；精通 Python、JavaScript/TypeScript、Java 或 Apex；具备 LLM 编排、RAG 管道、向量搜索索引及知识库检索器的实践经验；掌握 API 设计（REST/SOAP/Webhook）及现代代理协议；需有 25% 至 30% 的出差意愿。优先考虑具备供应链、制造或物流执行领域专业知识，或熟悉 Salesforce 生态系统（如 Agentforce Specialist、Data Cloud、Apex）的候选人。

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前沿部署工程师（智能体AI）

Rimini Street发布了一则Forward Deployed Engineer（Agentic AI）的招聘信息。该职位面向韩国远程办公，需要向创新解决方案交付副总裁汇报。Rimini Street是一家纳斯达克上市企业（代码RMNI），专注于Oracle、SAP、VMware等企业软件的第三方支持和Agentic AI ERP解决方案，拥有超过6300份签约合同，客户涵盖财富500强和全球100强企业，员工超过2000人，分布在23个国家。该角色要求候选人嵌入企业客户现场，设计、构建并投产Agentic AI解决方案，实现从技术发现、架构设计、生产级代码开发到交接支持的全生命周期交付。核心职责包括：定义可量化成功标准（如周期缩短、自动化率、治理成功率）、构建与客户环境适配的架构、编写生产代码并融入客户CI/CD与发布治理流程、构建检索管道、防护栏、智能体编排与人机回路控制、实施企业级代理工具执行安全机制（权限范围、批准门、审计跟踪）、搭建评估套件以检测幻觉、回归和漂移，并实现生产可观测性。候选人需具备8年以上生产系统工程经验，其中2年以上AI/ML系统生产落地经验，以及直接与财富500强客户合作的能力；需熟悉ERP系统（SAP、Oracle EBS等），多种智能体平台，RAG技术，Python及至少一门另一语言，SQL，现代前端框架和持久化执行框架。岗位涉及约25%差旅。此文体现了企业对“前线部署工程师”这一新兴工程角色的明确定义和系统化能力要求，是Agentic AI从实验走向企业核心应用的重要信号。

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AI 模型部署策略 | 2026 年生产部署指南

本文系统梳理了2026年AI模型部署到生产环境的12种核心策略，包括批量推理、实时推理、流式推理、边缘部署、金丝雀部署、蓝绿部署、影子部署、滚动更新、冠军-挑战者模式、多臂老虎机、无服务器推理和联邦学习。文章引用Gartner 2024年数据指出，仅29%企业成功部署生成式AI模型，48%的AI项目最终进入生产阶段，中位周期为8个月。Ademero分析显示AI项目平均回报率380%，年均节省240万美元。文中详述了各策略的适用场景、技术栈（vLLM、Triton、ONNX Runtime、Kubernetes、Kafka等）和成本考量，指出单端点实时推理月成本1800-2900美元，中型部署月费5000-15000美元。文章提供了基于延迟预算和风险容忍度的策略选择框架，强调监控、自动化CI/CD/MLOps管道、模型漂移检测以及EU AI Act合规的重要性，并给出六条2026年部署最佳实践，包括从批量起步、量化优化、关注业务指标而非仅技术指标等。

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