Должность: Solution Architect

Описание проекта

Мы ищем высококвалифицированного Solution Architect для проектирования, руководства и управления масштабируемыми программными решениями в масштабах всей организации — от отдельных компонентов до полностью интегрированных корпоративных платформ.

Эта роль требует глубоких знаний в области облачных технологий AWS, инфраструктуры ИИ и передовых практик управления ИИ, обеспечивая соответствие решений бизнес-стратегии, стандартам безопасности и политике ответственного использования ИИ.

Обязанности

• Архитектура и проектирование решений

• Разработка сквозных архитектур, охватывающих:

  • Сервисы на уровне компонентов (микросервисы, API)
  • Доменные платформы
  • Корпоративные экосистемы

• Определение архитектурных паттернов, стандартов и повторно используемых фреймворков

• Преобразование бизнес-требований в масштабируемые и безопасные технические решения

• Обеспечение интероперабельности между системами, уровнями данных, сервисами ИИ и платформами

• Стратегия корпоративной архитектуры

• Разработка и поддержка дорожных карт корпоративной архитектуры

• Согласование ИТ-стратегии с бизнес-целями и инициативами цифровой трансформации

• Создание моделей управления (TOGAF/SAFe или аналогичных)

• Руководство советами по архитектурному обзору и процессами принятия технических решений

• Облачная архитектура (AWS)

• Проектирование и оптимизация облачных и гибридных решений с использованием сервисов AWS

• Определение стратегий миграции в облако и подходов к модернизации

• Обеспечение высокой доступности, отказоустойчивости, оптимизации затрат и производительности

• Внедрение лучших практик Infrastructure-as-Code и автоматизации

• Архитектура ИИ, данных и интеллектуальных систем

• Проектирование инфраструктуры ИИ/МО, конвейеров и корпоративных интеграционных паттернов

• Разработка решений, включающих LLM, генеративный ИИ и интеллектуальные агенты

• Руководство внедрением технологий ИИ в корпоративные платформы и продукты

• Создание паттернов для:

  • RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • Хранилища признаков (feature stores) и конвейеры данных
  • Развертывание, версионирование и масштабирование моделей

• Управление, наблюдаемость и контроль ИИ

• Определение и внедрение корпоративных фреймворков управления ИИ, охватывающих:

  • Ответственное использование ИИ (справедливость, снижение предвзятости, объяснимость)

  • Конфиденциальность данных, отслеживаемость происхождения (lineage) и соответствие требованиям

  • Классификация рисков ИИ и применение политик

  • Создание возможностей наблюдаемости и мониторинга ИИ, включая:

    • Сквозное отслеживание потоков ИИ/МО и LLM с использованием таких инструментов, как OpenTelemetry
    • Мониторинг запросов (prompts), ответов, задержек и поведения моделей с использованием платформ, таких как Langfuse или аналогичных
    • Метрики производительности моделей, дрейфа, частоты галлюцинаций и паттернов использования

• Проектирование и обеспечение механизмов управления и контроля агентов, включая:

    - Мониторинг и аудит автономных и полуавтономных ИИ-агентов
    - Защитные механизмы (guardrails) для поведения агентов, использования инструментов и границ принятия решений
    - Рабочие процессы с участием человека (Human-in-the-loop, HITL) и шаблоны эскалации
    - Управление действиями и интеграциями агентов на основе политик
    - Управление жизненным циклом ИИ, включая:
  
    - Проверку моделей, рабочие процессы утверждения и аудиторские следы
    - Непрерывную оценку и обратную связь
    - Безопасное управление моделями и запросами (prompts)
  

• Междисциплинарное архитектурное руководство

• Выступать в качестве стратегического связующего звена между областями семантики, данных и архитектуры МО

• Содействовать согласованию между графами знаний (knowledge graphs), онтологиями, платформами данных и системами МО

• Предоставлять архитектурное руководство специализированным архитекторам, обеспечивая согласованную корпоративную интеграцию

• Преодолевать разрывы между бизнес-семантикой, инжинирингом данных и конвейерами машинного обучения

• Безопасность, соответствие требованиям и управление

• Обеспечить соответствие архитектур корпоративным стандартам безопасности (например, Zero Trust)

• Определить политики управления данными, контроля доступа и аудируемости

• Согласовать решения ИИ и облачные решения с нормативными актами и стандартами соответствия

• Сотрудничество и лидерство

• Работать с командами инженеров, продуктологов, специалистов по данным и ИИ для согласования решений

• Менторство архитекторов и старших инженеров

• Выступать в качестве доверенного консультанта для руководства и заинтересованных сторон

Навыки

• Обязательно
• Основная архитектура
• 8-12+ лет опыта работы в области разработки программного обеспечения и архитектуры
• Подтвержденный опыт проектирования крупномасштабных распределенных систем
• Глубокие знания микросервисов и событийно-ориентированных архитектур
• Управление API и интеграции
• Корпоративные интеграционные паттерны (EIPs)
• Технологии AWS
• Вычисления и контейнеры
• Amazon EC2, AWS Lambda
• Amazon ECS / EKS (Kubernetes)
• Сеть и интеграция
• Amazon VPC, Route 53, API Gateway
• AWS App Mesh, EventBridge, SNS, SQS
• Данные и хранение
• Amazon S3, EBS, Glacier
• Amazon RDS, Aurora, DynamoDB, Redshift
• DevOps и автоматизация
• AWS CloudFormation / CDK / Terraform
• AWS CodePipeline, CodeBuild, CodeDeploy
• Наблюдаемость (Observability)
• Amazon CloudWatch, AWS X-Ray
• Безопасность
• AWS IAM, Cognito, KMS, Secrets Manager
• AWS Organizations и Control Tower
• Опыт работы с ИИ/МО, LLM и наблюдаемостью
• Опыт работы со стеком AWS AI/ML:
• Amazon SageMaker
• Amazon Bedrock (LLMs и фундаментальные модели)
• AWS Glue, Lake Formation
• Практический опыт работы с:
• Архитектурами на основе LLM и системами на основе агентов
• Инструментами наблюдаемости ИИ (например, OpenTelemetry, Langfuse, Prometheus/Grafana)
• Управление жизненным циклом запросов (prompts) и конвейерами оценки
• Глубокое понимание:
• Фреймворков управления ИИ и корпоративных средств контроля ИИ
• Оркестрация агентов, мониторинг и защитные механизмы (guardrails)
• Происхождение данных (data lineage), качество и соответствие требованиям
• Фреймворки и практики архитектуры
• TOGAF или аналогичные фреймворки корпоративной архитектуры
• Предметно-ориентированное проектирование (Domain-driven design, DDD)
• Облачные и бессерверные паттерны (Cloud-native and serverless patterns)
• Опыт интеграции архитектур данных, семантических и МО
• Гибкие навыки (Soft Skills)
• Отличные коммуникативные навыки и навыки управления заинтересованными сторонами
• Стратегическое мышление с глубоким техническим пониманием
• Способность влиять на высшее руководство и межфункциональные команды
• Навыки наставничества и лидерства

Желательно

• AWS Certified Solutions Architect
• Professional
• Специализированные сертификаты AWS (Machine Learning, Security)
• Опыт внедрения корпоративных фреймворков управления ИИ
• Опыт работы в регулируемых отраслях
• Опыт работы в мультиоблачных или гибридных средах

Языки

Английский: C1 Advanced

Уровень

Lead