Adyen zoekt een engineer die van de technische documentatie een gestructureerd en doorzoekbaar kennisplatform maakt. Dat platform moet bruikbaar zijn voor ontwikkelaars, klanten en AI-agents.
Via de sollicitatielink in de LinkedIn-plaatsing (de reacties worden buiten LinkedIn afgehandeld)
De functie valt onder het Documentation Tooling Team in de Developer Experience-groep van de betalingsdienstverlener. Je ontwerpt graafschema's en ontologieën in Neo4j, bouwt serverless pipelines in AWS die content uit een headless CMS en Git-repositories ophalen, en ontwikkelt snelle API's waarmee AI-agents en tools informatie kunnen opvragen. Ook zet je automatische controles op die verouderde documentatie signaleren. Gevraagd zijn ruime productie-ervaring met Python, AWS Step Functions en Lambda, Cypher en Infrastructure as Code met Pulumi. Adyen werkt vanuit kantoor; volledig op afstand werken is niet mogelijk.
Je bouwt een kennisplatform met retrieval-API's voor AI-agents, en kennis van GraphRAG en vector embeddings via Amazon Bedrock is een sterke plus.
AI is het werk zelf.
Bouw ter voorbereiding een kleine GraphRAG-demo op openbare API-documentatie, met Neo4j en embeddings, en vergelijk de antwoorden met gewone vectorzoekopdrachten. Gebruik een LLM om ontologievoorstellen te maken, maar controleer ze zelf.
Suggestie door AI Een idee voor een aanpak, geen eis van de opdrachtgever.
Deze opdracht gaat over bouwen
Met een profiel op actiefai zie je in je portaal welke opdrachten bij jou passen, en reageer je op vragen van bedrijven die hier zelf iets uitzetten.
Deze pagina is met AI gemaakt op basis van de oorspronkelijke plaatsing bij LinkedIn. Kijk daar voor de precieze voorwaarden. Klopt er iets niet, of wil je dat deze opdracht hier niet staat? Laat het ons weten, dan halen we hem weg.