Kỹ sư AI Staff, Dữ liệu & Trí tuệ tại Acquia

Đã xác nhận còn mở

Acquia tuyển Kỹ sư AI Staff làm việc từ xa để xây dựng hệ thống truy xuất, suy luận, dữ liệu và tác tử trên nền tảng trải nghiệm số. Tin đăng liệt kê Remote-Canada.

Acquia

Địa điểm: Từ xa
Khu vực tuyển dụng: Làm việc từ xa-Canada
Hình thức làm việc: remote
Công nghệ: Python, AWS, SQL

Tạo hồ sơ ứng tuyển miễn phí — Lưu kỹ năng và dự án trong một hồ sơ có thể dùng lại. Hồ sơ mặc định riêng tư; bạn quyết định khi nào chia sẻ. Ứng tuyển tin này trực tiếp với nhà tuyển dụng.

Tổng quan vị trí

Acquia xây dựng nền tảng trải nghiệm số dựa trên Drupal cho khách hàng doanh nghiệp. Bộ phận Dữ liệu & Trí tuệ sử dụng dữ liệu vận hành, sản phẩm và khách hàng để xây dựng hệ thống truy xuất, đồ thị, suy luận và tác tử.

Đây là vị trí Kỹ sư AI Staff trực tiếp xây dựng, làm việc trên khả năng quan sát, nền tảng dữ liệu lõi và năng lực trí tuệ dùng chung.

Trách nhiệm

Viết và phát hành code AI production; dẫn dắt công việc truy xuất, lập chỉ mục và đồ thị tri thức để tác tử phân giải khách hàng và lấy ngữ cảnh nhanh.
Xây dựng lớp suy luận và tín hiệu trên lakehouse Iceberg, ghi kết quả đã chấm điểm và công bố hợp đồng cho nhóm khác.
Biến tín hiệu như nguy cơ rời bỏ, sai lệch quyền sử dụng và cơ hội mở rộng thành quy trình có người duyệt khi phù hợp.
Chọn mô hình lớn, mô hình nhỏ tinh chỉnh hoặc code tất định, đồng thời quản lý chi phí suy luận.
Chịu trách nhiệm đánh giá, tracing và khả năng quan sát để đảm bảo tín hiệu AI đáng tin trước khi hành động.
Đặt pattern kỹ thuật cho nhóm khác và chuyển mục tiêu công ty thành hệ thống đã phát hành.

Yêu cầu

Có từ 8 năm kinh nghiệm kỹ thuật phần mềm, trong đó ít nhất 3 năm phát hành hệ thống AI hoặc ML production.
Nền tảng lập trình vững và thành thạo ngôn ngữ dùng cho AI/dữ liệu; Python là ngôn ngữ ML chính của Acquia.
SQL nâng cao, dbt hoặc lớp chuyển đổi tương đương và kinh nghiệm truy vấn phân tán trên lakehouse hoặc warehouse.
Kinh nghiệm truy xuất và xây dựng ngữ cảnh production với embedding, tìm kiếm vector/hybrid, truy xuất đồ thị và mô hình hóa thực thể.
Kinh nghiệm hệ thống tác tử và workflow bền vững với gọi công cụ, state, memory và human-in-the-loop; Acquia dùng Temporal và LangGraph.
Triển khai cloud với dịch vụ container, ưu tiên AWS, cùng kinh nghiệm đánh giá AI, quan sát và quản lý chi phí suy luận.

Công nghệ trong công việc

Python: Python is Acquia’s primary ML .
AWS: Cloud deployment with containerized services, preferably AWS, plus AI evaluation, observability and inference-cost .
SQL: Advanced SQL, dbt or an equivalent transformation layer, and distributed query experience over lakehouse or warehouse .
C: • Strong communication skills — able to present AI system design to both engineers and C-suite .
dbt: Advanced SQL, dbt or an equivalent transformation layer, and distributed query experience over lakehouse or warehouse .
CAN: Ship production AI code and lead retrieval, indexing and knowledge-graph work so agents can resolve customers and retrieve context .

Hướng dẫn đánh giá mức độ phù hợp (tiếng Anh)

Phân tích dựa trên yêu cầu và trách nhiệm trong tin tuyển dụng của nhà tuyển dụng.

Understanding the scope. This Staff AI Engineer (Data & Intelligence function) position at Acquia is best assessed through the work described in the employer’s posting, rather than the title alone. The available role overview says: “Acquia builds a Drupal-based digital experience platform for enterprise customers. Its Data & Intelligence function uses operational, product and customer data to build retrieval, graph, inference and agentic systems.” Read that statement together with the responsibilities below to understand the likely balance between delivery, coordination and technical decision-making. The role belongs to the AI and data area, but that label is only a guide to the work; the employer’s own requirements remain decisive. Before applying, check the original listing for reporting lines, product or team assignment, employment terms and any details that may have changed since this copy was checked. Where this page says a fact is not specified, treat it as an open question rather than an implied promise.

What the responsibilities signal. The posting specifically names “Ship production AI code and lead retrieval, indexing and knowledge-graph work so agents can resolve customers and retrieve context quickly.”; “Build inference and signal layers over an Iceberg-based lakehouse, write scored inferences back and expose contracts for other teams.”; “Turn signals such as churn risk, entitlement mismatch and expansion opportunity into workflows with human review where appropriate.”. For each duty, identify a project where you performed comparable work and be ready to describe the context, your own contribution, constraints, decisions, and measurable result. Explain how you moved from the initial need to implementation, review, release or operational follow-through, where those stages apply. If the work involved other teams or users, distinguish your decisions from the group’s contribution. Avoid presenting a technology keyword as proof by itself: connect it to the problem you solved, the scale or complexity involved, and what changed after your work. The source may contain additional duties; review it directly before preparing your application.

How to read the requirements. The listed qualifications include “Eight or more years of software engineering, including at least three years shipping AI or ML systems to production.”; “Strong programming fundamentals and deep proficiency in a language used for AI and data work; Python is Acquia’s primary ML language.”; “Advanced SQL, dbt or an equivalent transformation layer, and distributed query experience over lakehouse or warehouse storage.”. Mark each requirement as demonstrated, adjacent experience or a genuine gap, then use a concise example for the first two categories. A strong example explains what you personally owned, how you made trade-offs, how you validated the result and what you learned. If the posting specifies years.

Phúc lợi

Bảo hiểm y tế cạnh tranh, chương trình wellness và thời gian nghỉ linh hoạt.
Nghỉ dành cho cha mẹ, chương trình ghi nhận và hỗ trợ sức khỏe nhân viên cùng gia đình.
Môi trường học hỏi, sử dụng công cụ AI và năng lực kỹ thuật dùng chung.