Solution Architect / AI Architect
Оценка ИИПозиция в известной ИТ-компании с фокусом на самые актуальные технологии (GenAI, LLM). Четко прописанные задачи, возможность удаленной работы и работа с крупными enterprise-проектами делают вакансию очень привлекательной.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует редкого сочетания глубокого опыта в системной архитектуре (от 7 лет) и практических навыков в области GenAI и LLM. Высокая ответственность за пресейлы и защиту решений перед крупными заказчиками повышает порог входа.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции AI Architect уровня Senior/Lead в Москве рыночный диапазон составляет от 400 000 до 600 000 рублей. Учитывая требования к 7-летнему опыту и экспертизе в GenAI, предложение должно находиться в верхней границе рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
КОРУС Консалтинг
Solution Architect / AI Architect
Опыт работы: более 6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо или гибрид
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Проектировать архитектуру AI/ML-решений полного цикла: от анализа бизнес-требований и выбора подхода до промышленной эксплуатации
-Декомпозировать бизнес-задачи заказчика в AI-кейсы, определять архитектурные компоненты, технологические зависимости и метрики эффективности
-Выбирать и обосновывать выбор технологического стека AI-решений с учётом ИБ, закрытых контуров и enterprise-ограничений
-Проектировать архитектуру работы с данными, LLM-пайплайнов, обучения, inference, мониторинга и интеграции с корпоративными информационными системами
-Проектировать GenAI-решения: LLM, RAG, embeddings, AI Agents, orchestration и механизмы оценки качества ответов
-Обеспечивать соответствие архитектурных решений требованиям регуляторов и политик информационной безопасности
-Подготавливать и защищать архитектурные решения и проектную документацию перед заказчиком
-Вести архитектурное сопровождение реализации: контроль технических решений на этапах PoC, пилотирования и промышленного внедрения
-Формировать архитектурные шаблоны и best practices для масштабирования и тиражирования решений
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-Не менее 7 лет опыта в IT-разработке, из них не менее 3 лет в роли Solution Architect / Software Architect / Technical Architect или аналогичной позиции
-Не менее 1 года практического опыта в GenAI: проектирование и запуск AI-решений на базе LLM
-Опыт архитектурного проектирования и внедрения GenAI-решений полного цикла: от анализа бизнес-задачи и выбора технологий до интеграции и запуска
-Опыт проектирования enterprise-решений с учётом требований к масштабируемости, отказоустойчивости, производительности и информационной безопасности
-Знание принципов MLOps/LLMOps и жизненного цикла AI-моделей
-Опыт участия в пресейлах IT-проектов: сбор требований, проработка технических концепций, подготовка и презентация архитектурных решений заказчику
-Навыки архитектурного проектирования, подготовки технической документации и защиты принятых решений
-Будет плюсом:
-Опыт проектирования on-premise AI/LLM-решений и работы в закрытых контурах
-Опыт реализации проектов для государственных заказчиков или крупных регулируемых организаций
-Знание требований 152-ФЗ и практический опыт взаимодействия с подразделениями информационной безопасности
Контакты: Откликнуться
*🔥* Подписаться на наши каналы / Откликнуться / Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Solution Architecture
- Artificial Intelligence
- Generative AI
- LLM
- RAG
- MLOps
- LLMOps
- Enterprise Architecture
- Information Security
- Technical Documentation
- Pre-sale
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта проектирования сложных систем на базе LLM.
Расскажите о самом сложном GenAI-проекте, который вы проектировали: с какими ограничениями (ИБ, производительность) вы столкнулись и как их решили?
Важно для работы с enterprise-сегментом и закрытыми контурами.
Какие архитектурные особенности необходимо учитывать при проектировании RAG-системы для работы в on-premise контуре крупного банка или госсектора?
Оценка понимания жизненного цикла модели и её поддержки.
Как вы выстраиваете процессы LLMOps для мониторинга качества ответов моделей и актуализации эмбеддингов в промышленной эксплуатации?
Проверка навыков пресейла и работы с требованиями.
Как вы подходите к декомпозиции размытого бизнес-запроса заказчика в конкретные технические AI-кейсы и метрики эффективности?
Проверка знаний в области безопасности данных.
Какие методы обеспечения информационной безопасности вы применяете при интеграции LLM с корпоративными базами данных, содержащими персональные данные (152-ФЗ)?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
