Python, LlamaIndex, RabbitMQ, Langchain, Asyncio, Unstructured.io, Supabase, Pinecone, Docker, REST API в WiseVision

Вітаю, шукаю основні навички:
LlamaIndex, RabbitMQ, Langchain, Asyncio, Unstructured.io, Supabase, Pinecone, Docker, REST API.

Бажані навички: fastapi, uvicorn, aio-pika, aiohttp, aiormq, beautifulsoup4.

Наша платформа має на меті оптимізувати розробку та розгортання агентів AI, пропонуючи користувачам надійні інструменти для налаштування та оптимізація продуктивності. Ми спрощуємо складні процедури, перетворюючи їх на зручні для користувачів.

Ваша роль передбачає підтримку та покращення розділу знань нашого додатка, інтеграцію та вдосконалення пов’язаних бібліотек, забезпечення плавного потоку даних і ефективної взаємодії API, а також підвищення масштабованості та продуктивності наші агенти ШІ. Спочатку ви можете почати з рефакторингу коду для використання безсерверних функцій.

Будь ласка, дайте відповіді на наведені нижче запитання.

 < /p>

Чи можете ви описати свій досвід роботи з Python та різними бібліотеками, зазначеними у вакансії, включно з конкретними проектами чи сценаріями, де вони використовувалися?

Як ви використовували LlamaIndex у попередні проекти, зокрема зі створення програм LLM, і чи можете ви пояснити RAG (Retrieval Augmented Generation) і його відповідність Unstructured.io?

Опишіть сценарій, у якому ви ефективно використовували RabbitMQ для передачі даних у реальному часі. Які були труднощі та як ви їх подолали?

Чи є у вас досвід роботи з безсерверними функціями (лямбда тощо)? будь ласка, поясніть

Чи можете ви пояснити свій підхід до керування чергами та пам’яттю під час використання Unstructured.io для прийому та обробки великих обсягів файлів? Як забезпечити стабільність системи та уникнути збоїв сервера під час операцій із високим навантаженням?

Повний робочий день, швидкість, яку слід враховувати.