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全职科技与工程· 发布于 9月28日

高级助理/助理副总裁,AI数据工程师

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薪资

公司未注明

工作时间

全职工作时间

地点

NSNECCDhoby GhautSG, 238891, Singapore

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开始日期: 未注明
工作方式: 现场工作
经验要求: 需要一些经验

职位简介

你会构建数据基础,使Temasek的代理式AI系统可信且准确,工作于数据工程和AI系统工程的交叉领域。该职位涵盖结构化投资数据、非结构化文档和实时流,适合经验丰富的数据工程师,他们希望塑造AI代理如何检索和推理企业数据。

你将做什么

设计和构建针对AI代理消费优化的数据架构,包括通过工具调用API访问的结构化存储、向量知识库、图数据库和混合检索系统。

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为RAG管道构建和维护数据层:文档摄取、分块策略、嵌入生成和刷新、元数据标记以及跨知识域的向量索引管理。

定义本体和模式标准,使AI可访问的数据资产保持一致、有文档记录且可解释,而无需为每个产品定制解析。

为AI代理设计实时和近实时数据流,涵盖市场数据、新闻和研究摄取、投资组合事件流以及具有定义的延迟和新鲜度SLA的警报触发管道。

定义并实施数据质量标准,如完整性检查、一致性验证、新鲜度监控和异常检测,并配备自动化的质量门禁。

在AI数据管道中构建和维护数据血统跟踪,以实现可追溯性、运营调试和监管审计。

与AI安全与治理负责人和企业数据治理合作,确保AI数据资产符合分类、访问控制和跨境处理规则,特别是面向中国的工作流程。

设计和操作数据可观测性工具,包括管道健康监控、漂移检测、模式变更警报和SLA仪表板。

与AI产品团队定期进行数据质量审查,以识别限制AI性能的差距并优先安排工程投资。

构建可重用的数据资产和服务,如共享投资知识图谱、公司和市场数据API层、文档智能管道和投资组合分析数据服务。

维护AI可访问资产的数据目录,涵盖来源、模式、新鲜度、质量指标、访问程序和限制。

从AI优先的角度为企业数据平台战略做出贡献,倡导服务于AI消费而非仅BI和报告的架构。

与外部数据供应商和市场数据提供商合作,评估、引入和维护数据源,包括质量评估和与采购部门的许可协调。

须知

工作地点在新加坡。

职位要求

4–8年数据工程经验,其中至少2年在生产环境中为AI、ML或LLM系统构建数据基础设施
在数据密集型组织中的经验,拥有复杂、异构的数据环境,如金融数据或企业数据平台
接触过投资数据领域,如公司财务、市场数据或投资组合系统
具有RAG管道或AI知识库的实际生产经验,包括向量存储管理、嵌入管道设计和分块优化
扎实的数据工程基础:管道设计和编排、模式设计、数据质量框架和血统跟踪
Python技能,包括pandas、Polars和SQLAlchemy

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