TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #14693 · May 10

#jupyter_notebook#a2a#agentic_ai#dapr#dapr_pub_sub#dapr_service_invocation#dapr_sidecar#dapr_workflow#docker#kafka#kubernetes#langmem#mcp#openai#openai_agents_sdk#openai_api#postgresql_database#rabbitmq#rancher_desktop#redis#serverless_containers The Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) design pattern helps you build powerful, scalable AI systems that can handle millions of AI agents working together without crashing. It uses Dapr technology with Kubernetes to efficiently manage many AI agents as lightweight virtual actors, ensuring fast response, reliability, and easy scaling. You can start small using free or low-cost cloud tools and grow to planet-scale systems. The OpenAI Agents SDK is recommended for beginners because it is simple, flexible, and gives you good control to develop AI agents quickly. This approach saves costs, avoids vendor lock-in, and supports resilient, event-driven AI workflows, making it ideal for developers aiming to create advanced, cloud-native AI applications[1][2][3][4]. https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai

Results

1 similar post found

Search: #datasolutionsarchitect

当前筛选 #datasolutionsarchitect清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2689 · 04/22/2025, 09:31 AM

#DataSolutionsArchitect#AISolutionsArchitect#MLops#ml Компания JTI (Japan Tobacco International) находится в поиске Архитектора информационных решений Формат работы: гибрид, Москва Сити, полная занятость Чем Вы будете заниматься: - Разрабатывать и внедрять архитектуру Data и AI и обеспечивать создание инфраструктуры. - ⁠Обеспечивать надлежащее управление и поддержку любого компонента в экосистеме; - Обеспечивать производительность ML-моделей (обновление данных, запуск моделей, получение и передача результатов любым получателям); - Обеспечивать интеграцию и доступность данных для любых проектов Data и ML - ⁠Источники данных -> DWH - ⁠DWH -> ML-проекты - ⁠Результаты ML-модели -> DWH - Обеспечивать хорошую производительность любой опубликованной ML-модели; - Внедрять DevOps, MLOps, DataOps в рамках соответствующих инициатив; - Обеспечивать техническое управление в соответствии с глобальными политиками и процедурами. Мы ожидаем от Вас: - 6+ лет опыта работы в области ИТ с фокусом на разработку и развитие платформ данных, ML, AI; - Опыт ведения проектов по внедрению платформ данных с фокусом на крупные компоненты хранения данных, расположенные в облачной и локальной инфраструктуре; - Опыт ведения проектов генеративного ИИ/традиционных решений ML и обладание знаниями сетевой/облачной архитектуры; - Опыт работы с такими языками программирования, как Python или Javascript; - Знание принципов DevOps и MLOps; - Владение уверенным уровнем английского языка. Контакты для отклика и отправки резюме: [email protected], @KaterinaJTI