Страна: Россия

+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

LeadУдалённоПолная занятость

Технический руководитель / AI-архитектор — цифровизация алюминиевой отрасли

Name: Quick Offer — сервис для поиска работы на hh.ru
Brand: Quick Offer
SKU: quick-offer-saas
Availability: InStock
Rating: 4.9 (682 reviews)

Высокий балл за амбициозность задач (архитектура с нуля) и работу на стыке AI и реального сектора экономики. Вакансия предполагает значительное влияние на продукт и использование передового стека (MCP, мультиагентные системы).

Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний

Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно

Роль требует редкого сочетания глубокой экспертизы в LLM/агентных системах и классической системной архитектуры в промышленном масштабе. Необходимо уметь работать с legacy-системами и выстраивать процессы разработки с нуля.

Анализ зарплаты

Медиана550 000 ₽

Рынок400 000 ₽ – 750 000 ₽

Зарплата в объявлении не указана, но для позиции Tech Lead / AI Architect в РФ рыночный диапазон составляет от 450 000 до 700 000 рублей и выше, в зависимости от глубины экспертизы в LLM. Промышленный сектор обычно предлагает конкурентные условия, соответствующие верхним границам рынка для опытных архитекторов.

Меня крайне заинтересовала позиция Технического руководителя / AI-архитектора для цифровизации алюминиевой отрасли. Мой опыт разработки и внедрения production-решений на базе LLM и мультиагентных систем позволяет мне эффективно решать задачи по оркестрации агентов, управлению контекстом и обеспечению безопасности (guardrails). Я обладаю глубоким пониманием того, как интегрировать современные AI-технологии в сложные корпоративные ландшафты, включая работу с legacy-системами и ERP.

В моей практике я не раз сталкивался с выбором между детерминированной логикой и LLM, а также успешно реализовывал RAG-системы для работы со сложными данными. Уверенное владение стеком Python/.NET и опыт работы с Kafka и векторными БД помогут мне быстро включиться в процесс проектирования платформы «с нуля». Буду рад обсудить, как мой опыт в техлидерстве и архитектуре поможет вашей команде создать надежную и масштабируемую систему.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Smartbrainio уже сейчас

Отправьте свое резюме Валерии, чтобы возглавить разработку инновационной AI-платформы в промышленном секторе!

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

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

Git
Python
LLM
CI/CD
PostgreSQL
REST
RAG
Vector Database
Docker
Kafka
AI
gRPC
.NET
RabbitMQ
MSSQL

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка практического опыта работы с мультиагентными системами и понимания их ограничений.

Расскажите о самом сложном конфликте между рекомендациями разных агентов в вашей практике: как вы реализовали разрешение конфликтов и оркестрацию?

Оценка навыков интеграции AI в сложную корпоративную среду.

Как вы подходите к проектированию RAG-системы, если источником данных является legacy ERP-система без вменяемого API?

Проверка умения контролировать качество и стоимость AI-решений.

Какие метрики (evals) и механизмы контроля стоимости (cost control) вы внедряли в своих production-проектах с LLM?

Оценка архитектурного мышления.

В каких случаях в промышленном процессе вы предпочтете детерминированную логику или классический ML вместо использования LLM-агента?

Проверка навыков техлидерства и культуры разработки.

Как вы организуете процесс код-ревью и CI/CD для проектов, где значительная часть кода генерируется или поддерживается AI-ассистентами вроде Cursor или Claude Code?

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!

Россия