- Страна
- Россия
Архитектор решений (Data/AI)
Оценка ИИОтличная вакансия для Senior-архитектора с современным стеком технологий (AI, LLMOps, Lakehouse). Гибкий формат работы и масштабные задачи в крупной платформе обеспечивают высокий профессиональный интерес и рыночную привлекательность.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует глубокой экспертизы как в классической архитектуре данных (DWH, ETL), так и в современных AI/ML-инструментах. Высокий уровень ответственности за end-to-end проекты и необходимость защиты решений перед бизнесом делают роль сложной и многогранной.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата не указана, но для позиции Senior Solution Architect в области Data/AI в крупных российских компаниях рынок предлагает конкурентные условия. Указанный стек технологий является дефицитным, что позволяет кандидату претендовать на верхнюю границу рыночного диапазона.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Архитектор решений (Data/AI) в крупную платформу.
Компания рассматривает кандидатов только из России
З/п: обсуждается на интервью.
Формат работы: Удаленка, Гибрид, Офис(мск)
Уровень позиции: Senior
*🔷*Задачи:
Самостоятельно вести архитектурные проекты end-to-end: от анализа бизнес-задачи и сбора требований до проектирования, защиты решения, сопровождения реализации и контроля результата;
Проектировать целевую архитектуру решений в домене данных, аналитики, интеграций и AI/ML-инфраструктуры с учетом стека: GitLab, ArgoCD, k8s, PostgreSQL, Trino, Iceberg, S3, ClickHouse, Superset, DBT, Open Metadata, Dagster, Debezium, vLLM, Ollama, Langfuse и др.;
Анализировать существующие системы, бизнес-процессы, потоки данных и интеграции; выявлять ограничения, риски, технический долг и предлагать варианты развития, включая миграции и декомиссию legacy-решений;
Готовить и защищать архитектурную документацию: C4-диаграммы, ADR, HLD/LLD, интеграционные схемы, модели данных, описания потоков и нефункциональные требования;
Контролировать соответствие реализации целевой архитектуре, инженерным стандартам, требованиям безопасности, надежности и масштабируемости; помогать командам принимать технические решения и устранять блокеры.
*🔷*Обязательные требования:
Опыт в роли Архитектора решений от 3 лет;
Умение переводить бизнес-требования в архитектурные решения, декомпозировать неопределенные задачи и доводить их до понятного плана реализации;
Практический опыт проектирования прикладных, интеграционных или data-решений на уровне контекстной и компонентной архитектуры, желательно с использованием C4 model;
Хорошее понимание data platform-подходов: DWH/lakehouse, ELT/ETL, batch/streaming, CDC, витрины данных, метаданные, качество данных, lineage и observability;
Технологическая насмотренность и уверенное понимание ключевых технологий: SQL, PostgreSQL, ClickHouse, Trino, Iceberg, Parquet, S3, k8s, GitOps/CI/CD, orchestration, DBT, Open Metadata; опыт с AI/LLMOps-инструментами будет плюсом.
Отклики ждём Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Data Architecture
- AI
- Machine Learning
- GitLab
- ArgoCD
- Kubernetes
- PostgreSQL
- Trino
- Apache Iceberg
- S3
- ClickHouse
- Apache Superset
- dbt
- OpenMetadata
- Dagster
- Debezium
- vLLM
- Ollama
- Langfuse
- C4 model
- SQL
- ETL
- ELT
- CDC
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка владения методологией описания архитектуры, указанной в требованиях.
Расскажите о вашем опыте использования C4 model: какие уровни диаграмм вы обычно прорабатываете для Data-решений?
Оценка понимания современных архитектурных паттернов хранения данных.
В каких случаях вы бы предпочли архитектуру Iceberg + Trino классическому хранилищу на Greenplum или ClickHouse?
Проверка навыков работы с актуальным стеком для больших языковых моделей.
Как бы вы спроектировали инфраструктуру для внедрения LLM в существующие бизнес-процессы, учитывая инструменты vLLM и Langfuse?
Оценка умения работать с качеством данных и их отслеживанием.
Какую роль в вашей архитектуре играют Open Metadata и инструменты Lineage при проектировании сложных ELT-процессов?
Проверка навыков управления изменениями и техническим долгом.
Опишите ваш подход к декомиссии legacy-систем: как минимизировать риски для бизнеса при переходе на новую целевую архитектуру?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
