Milyen kompetenciákat tudsz bizonyítani?

Ezen a területen egy LLM API-ból kis, tesztelhető komponenst építesz: érted a modell korlátait, strukturált kimenetet kérsz, validálsz és kontrolláltan kezeled a hibákat.

• LLM API használata
• Prompting
• Structured output
• Function calling
• Egyszerű RAG
• Embeddingek
• Alap agent loop

Önellenőrzés: le tudsz-e ülni egy üres fájl elé, és 30 perc alatt írni egy scriptet, ami egy LLM-mel megbízható JSON-t nyer ki egy szövegből — retry-jal, ha a séma nem stimmel?

Ezen a területen már végponttól végpontig működő AI-alkalmazást építesz. A rendszered nemcsak választ ad: evalokkal mérhető, megfigyelhető, költségtudatos, alapvető security kontrollokkal rendelkezik és reprodukálhatóan deployolható.

• Hybrid RAG és reranking
• Context engineering
• Tool engineering
• Agent workflow-k
• Eval-driven development
• Multimodális input
• Tracing
• Cost és latency optimalizáció
• Security alapok
• Production deployment

Önellenőrzés: ha valaki megkérdezi, „jobb lett a rendszered az új prompttól?", tudsz-e számot mondani egy eval dataseten mért eredménnyel — nem pedig érzésre válaszolni?

Ezen a területen hibatűrő, hosszú futású és auditálható AI-rendszereket tervezel. Döntéseidet failure modellel, SLO-val, biztonsági határokkal és mérési eredményekkel indoklod; a multi-agent felépítést csak akkor választod, ha a feladat ezt igazolja.

• Durable agent workflow-k
• Multi-agent architektúra valódi indokkal
• Komplex eval suite
• Online monitoring
• Model routing
• Agent security
• Memory és state architecture
• Human-in-the-loop
• Providerfüggetlen, de nem legkisebb közös nevezőre butított platform
• Multimodális RAG
• Failure recovery
• Audit és provenance
• Cost per successful outcome optimalizálása

Önellenőrzés: egy hosszú futású agentednél mi történik, ha a 8. lépésnél hálózati hiba van? Elölről indul, vagy checkpoint-ból folytatódik — és tudod-e utólag rekonstruálni, melyik lépésnél mi történt?

Ezen a területen több csapat számára biztosítasz szabályozott építési és üzemeltetési felületet. A prompt/model/eval lifecycle-t, a hozzáférést, a költségeket, az observabilityt és a compliance-t szervezeti szinten kezeled.

• Központi model gateway
• Prompt/model/eval lifecycle
• CI/CD eval gate-ek
• OTel tracing
• Multi-tenant security
• GPU inference platform
• Policy-as-code
• Sandbox platform
• MCP hosting
• Model routing
• Usage accounting
• Platform SLO-k
• Compliance és auditálhatóság

Önellenőrzés: ha egy csapattag rosszabb promptot merge-elne, megállítja-e az eval gate a CI-ben, mielőtt production-be kerül — emberi beavatkozás nélkül?