- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Технический руководитель / AI-архитектор — цифровизация алюминиевой отрасли
Оценка ИИВысокий балл за амбициозность задач (создание платформы с нуля) и работу на стыке AI и реального сектора экономики. Вакансия предполагает серьезное влияние на продукт и использование передового стека технологий.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует редкого сочетания глубокой экспертизы в LLM/агентных системах и классической системной архитектуры. Необходимо уметь работать с legacy-системами и выстраивать сложные процессы оркестрации в промышленном масштабе.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Tech Lead / AI Architect в РФ рыночный диапазон составляет от 450 000 до 700 000 рублей и выше, в зависимости от масштаба компании. Данная вакансия предполагает высокий уровень ответственности, что обычно соответствует верхней границе рынка.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Smartbrainio уже сейчас
Если вы готовы возглавить разработку инновационной AI-платформы для тяжелой промышленности, отправьте свое резюме Валерии прямо сейчас!
Описание вакансии
#вакансия #techlead #архитектор #LLM #AI #мультиагентныесистемы #Python #dotnet #Kafka #PostgreSQL #Удаленка
🏭 Технический руководитель / AI-архитектор — цифровизация алюминиевой отрасли
Ищем инженера, который спроектирует и возглавит платформу мультиагентных LLM-систем для промышленных процессов: от архитектуры интеграций с корп. ИС до оркестрации агентов и продакшен-эксплуатации.
Чем предстоит заниматься:
— Архитектура систем «с нуля»: декомпозиция домена, выбор стиля (монолит / микросервисы / event-driven)
— Интеграции с корпоративными ИС и слоем данных
— Оркестрация агентов: маршрутизация, декомпозиция задач, идемпотентность, разрешение конфликтов между рекомендациями
— Платформа агентов: реестр агентов/навыков, стандарты код-ревью, масштабирование подхода
— Техлидерство: архитектурные решения, менторство, CI/CD, мониторинг, безопасность
Что важно иметь за плечами:
— Высшее техническое образование
— Реальный production-кейс с LLM как рабочим компонентом (не пет-проект)
— Опыт мультиагентных сценариев: оркестрация, передача контекста между агентами, guardrails, evals, контроль стоимости
— RAG и векторные БД на практике (сложные документы, таблицы), tool/function calling, MCP и аналоги
— Опыт интеграции со сложными корп. системами: ERP, legacy без нормальных API, выгрузки/таблицы
— Агентные фреймворки — на уровне их ограничений, а не API
— Понимание, где нужна LLM, а где детерминированная логика, ML-модель или оптимизатор
— Ежедневная работа с AI-ассистентами разработки (Claude Code, Cursor, Codex, Copilot)
— с обязательным код-ревью и тестами
— Опыт «человек в контуре»: рекомендации вместо автодействий, точки подтверждения, объяснимость
Стек: .NET или Python (уверенное написание + ревью), PostgreSQL / MSSQL, векторные БД, Docker, Git, Kafka / RabbitMQ, REST / gRPC
Локация и гражданство: РФ
отклики: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Git
- Python
- LLM
- CI/CD
- PostgreSQL
- REST
- RAG
- Docker
- Kafka
- gRPC
- .NET
- RabbitMQ
- Vector Databases
- Multi-agent systems
- MSSQL
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с агентными системами и понимания их ограничений.
Расскажите о самом сложном конфликте между рекомендациями разных агентов в вашей практике: как вы реализовали логику разрешения конфликтов?
Оценка навыков интеграции AI в существующую корпоративную среду.
Как вы подходите к проектированию RAG-системы, если источником данных является legacy ERP-система без вменяемого API?
Проверка архитектурного мышления и прагматизма.
В каких случаях в промышленном контуре вы предпочтете использовать детерминированную логику или классический ML вместо LLM-агента?
Оценка навыков обеспечения безопасности и качества ответов.
Какие конкретно guardrails и метрики оценки (evals) вы внедряли для контроля галлюцинаций в production-системах?
Проверка навыков техлидерства и процессов разработки.
Как вы организуете процесс код-ревью и CI/CD для проектов, где значительная часть кода генерируется или оптимизируется AI-ассистентами?
Похожие вакансии
Lead Generative AI Designer
CV-инженер (техлид) в службу AI-сервисов Лавки
Team Lead / Principal ML Engineer
Senior / AI Tech Lead (AI-инициативы / Big Data / Production)
Lead-Архитектор AI-систем (n8n + Docker + Битрикс24)
Tech Lead NLP / LLM (Generative AI)
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!