- Страна
- Кыргызстан
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
AI & Data Solutions Architect
Оценка ИИИнтересная и актуальная позиция на стыке архитектуры и AI с использованием современного стека (LangChain, LlamaIndex). Релокация в Бишкек может быть как плюсом, так и минусом в зависимости от предпочтений кандидата, но стек технологий очень привлекателен.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует редкого сочетания глубоких знаний в системной архитектуре, MLOps и современных LLM-технологиях, а также высокого уровня английского языка. Высокая планка в 5+ лет опыта и необходимость работы в офисе в Бишкеке сужают круг подходящих кандидатов.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля рынка Кыргызстана позиция архитектора такого уровня предполагает зарплату значительно выше средней по региону. Указанные рыночные оценки соответствуют международным стандартам для Senior/Lead специалистов в области AI.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Присоединяйтесь к команде в Бишкеке и возглавьте разработку передовых AI-решений на уровне Enterprise!
Описание вакансии
AI & Data Solutions Architect
#AIDataSolutionsArchitect #Офис #Кыргызстан #Бишкек
Требования:
5+ лет опыта в архитектуре данных / AI / ML. Глубокое понимание Distributed Systems, микросервисной архитектуры. Опыт работы с контейнеризацией (Docker, Kubernetes). Практический опыт с MLOps / DataOps (Airflow, MLflow, Kubeflow, Feature Store). Уверенный Python, опыт с ML/LLM фреймворками (PyTorch, TensorFlow, LangChain, LlamaIndex). Сильное системное мышление, умение переводить технические решения на язык бизнеса. Английский язык-Upper-Intermediate и выше. Будет плюсом: Опыт внедрения Generative AI (LLM) на уровне enterprise. Опыт работы в FinTech / Telecom с учетом регуляторных требований. Сертификации (AWS / GCP / Azure / TOGAF).
Локация:📍Офис, 5/2. Кыргызстан, Бишкек.
Контакт для отклика: Откликнуться Акмарал, IT Recruiter
Про карьеру, рост и ценность себя: @jobstobeloved
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Distributed Systems
- Microservices
- Docker
- Kubernetes
- MLOps
- DataOps
- Airflow
- MLflow
- Kubeflow
- Feature Store
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- LangChain
- LlamaIndex
- Generative AI
- LLM
- AWS
- GCP
- Azure
- TOGAF
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания жизненного цикла ML-моделей в продакшене.
Опишите ваш опыт построения MLOps-пайплайнов: какие инструменты вы использовали для версионирования данных и моделей?
Оценка навыков проектирования масштабируемых систем.
Как бы вы спроектировали архитектуру для системы на базе LLM, которая должна обрабатывать тысячи запросов в секунду с минимальной задержкой?
Проверка умения работать с контейнеризацией в контексте данных.
В чем заключаются основные сложности развертывания распределенных систем обработки данных в Kubernetes?
Оценка бизнес-ориентированности архитектора.
Приведите пример, когда вам приходилось убеждать бизнес-стейкхолдеров в необходимости изменения технической архитектуры. Какие аргументы вы использовали?
Проверка знаний в области Generative AI.
Какие стратегии оптимизации RAG (Retrieval-Augmented Generation) систем вы применяли на практике для повышения точности ответов?
Похожие вакансии
Системный архитектор (Senior)
Solution Architect
Архитектор решений (Solution architect)
Architect / Lead Software / Solution Architect со специализацией на Temporal
Solution Architect
Архитектор решений
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!