Enterprise Agentic AI Architect

О Coursera + Udemy Coursera и Udemy теперь одна компания, объединившая два бренда с единой миссией для создания самой мощной в мире платформы, преобразующей обучение в прогресс. Вместе мы помогаем более чем 300 миллионам обучающихся и более чем 12 000 корпоративных клиентов развивать навыки, необходимые им в мире, который трансформируется под воздействием ИИ. Узнайте больше об объединенной компании, посетив наш блог.

Почему стоит присоединиться к нам сейчас? ИИ трансформирует то, как люди учатся, работают и развиваются, и потребность в новых навыках никогда не была столь велика. Coursera предоставляет надежный контент и сертификаты от ведущих университетских и отраслевых партнеров, а Udemy — динамичный рынок навыков и глобальную сеть реальных экспертов. Объединив эти сильные стороны, мы можем связать больше людей и организаций с необходимыми им навыками, когда они им нужны.

Сформируйте будущее Присоединившись к нашей команде, вы получите возможность изменить то, как мир учится и применяет навыки, и поможете миллионам людей участвовать в новой экономике. Привнесите свои идеи, опыт и видение в значимую работу, которая может изменить мир в глобальном масштабе.

О роли Внедрение ИИ в Coursera прошло быстро — инженерные команды пишут код с учетом ИИ, выпущено множество внутренних инструментов, а подразделения по всему бизнесу создают свои собственные ИИ-агенты и автоматизации. Следующий этап требует чего-то иного: общей технической основы, которая позволит многим командам безопасно и экономически эффективно создавать решения в масштабе, вместо того чтобы каждая команда самостоятельно решала вопросы управления, безопасности и затрат.

Эта роль отвечает за эту основу. Ведущий архитектор агентного ИИ (Senior Agentic AI Architect Lead) разрабатывает и создает основную архитектуру, на которой будут работать ИИ-разработчики Coursera и бизнес-подразделения — так, чтобы небольшая команда (владелец бизнес-продукта, эксперт по процессам, владелец ИТ-продукта и инженер по ИИ) могла переработать рабочий процесс и выпустить решение на базе ИИ за недели, а не месяцы.

Это практическая роль архитектора, а не чисто стратегическая: вы будете создавать, а не просто консультировать.

Что вы будете курировать Контекстуальная и семантическая архитектура — Разработайте, как ИИ-агенты получают доступ к внутренним данным и знаниям Coursera и понимают их, чтобы агенты получали правильную информацию, а не угадывали или извлекали избыточные данные. Установите повторно используемые шаблоны для RAG, семантического поиска, доступа к структурированным данным и корпоративного контекста, сотрудничая с командой данных по существующим моделям данных и конвейерам.

Архитектура агентных систем и фреймворк для разработчиков — Разработайте повторно используемые шаблоны для оркестрации агентов, использования инструментов, многошаговых рабочих процессов, управления состоянием и решений с участием человека (human-in-the-loop). Создайте инженерный фреймворк для агентов, включая тестирование, оценку, защитные механизмы (guardrails), повторные попытки, наблюдаемость (observability) и восстановление после сбоев, чтобы агентные решения были надежными и готовыми к эксплуатации.

Архитектура управления (Governance Architecture) — Создайте технические защитные механизмы, которые обеспечивают, а не просто документируют, кто может создавать что, к каким данным и системам агент может получить доступ, и что регистрируется для аудита и проверки. Установите стандарты для владения агентами, управления жизненным циклом и готовности к эксплуатации.

Архитектура безопасности — Разработайте меры защиты, специфичные для агентного ИИ, включая идентификацию агента и контроль доступа, разрешения по принципу наименьших привилегий, защиту от инъекций в промпты, утечку данных, безопасное управление учетными данными и безопасное выполнение инструментов. Координируйте работу с отделом безопасности для расширения существующих корпоративных стандартов безопасности.

Самостоятельная разработка ИИ («Vibe Coding») с автоматизацией CI/CD — Расширьте и усовершенствуйте путь самостоятельного развертывания Coursera, чтобы разработанные с помощью ИИ решения, создаваемые в диалоговом режиме, проходили автоматическое тестирование, проверки безопасности и оценки — безопасные по умолчанию, а не благодаря ручному контролю.

Оптимизация затрат и производительности LLM — Разработайте механизмы кеширования, маршрутизации моделей (сопоставление сложности задачи с моделью подходящего размера), оптимизации токенов и контекста, а также мониторинга использования, чтобы внедрение ИИ могло масштабироваться без пропорционального роста затрат. Установите метрики затрат, задержки, качества и использования.

Операционная модель и внедрение агентов — Определите владение агентами, управление жизненным циклом, стандарты готовности к эксплуатации, метрики внедрения и повторно используемые шаблоны, чтобы бизнес-команды могли последовательно масштабировать возможности ИИ по всем функциям. Измеряйте успех через использование, результаты рабочих процессов, производительность, качество и бизнес-ценность.

Стратегия и выполнение архитектуры — Преобразуйте нечеткие бизнес-задачи в масштабируемое техническое направление, практические дорожные карты, архитектурные решения и производственное внедрение.

Архитектура корпоративных систем и интеграции — Разработайте ИИ-решения, которые понимают зависимости между корпоративными системами, бизнес-процессами, интеграциями и последующими последствиями. Установите повторно используемые шаблоны для API, корпоративных инструментов и протокола контекста модели (MCP) или сопоставимых стандартов интеграции, где это уместно.

Готовность к эксплуатации и операционное совершенство — Установите стандарты надежности, наблюдаемости, реагирования на инциденты, безопасности, операционной ответственности и непрерывного совершенствования платформ и решений ИИ.

Как эта роль взаимодействует с другими Эта роль находится на пересечении четырех групп и требует сильного межфункционального партнерства — она не действует изолированно.

Руководство отдела инженерии: Напрямую сотрудничайте с руководством отдела инженерии для согласования архитектурных решений и совместного использования ресурсов и инфраструктуры, где это возможно, избегая дублирования усилий по разработке по всей компании.

ИТ: ИТ отвечает за более широкие решения по инструментам и платформам для всей компании (закупки, предоставление ресурсов, управление затратами, корпоративные политики). Тесно координируйте работу с ИТ, чтобы решения по архитектуре агентных систем соответствовали общекорпоративному техническому направлению, а не создавали параллельный, неконтролируемый стек.

Команда данных: Команда данных отвечает за общую стратегию данных Coursera. Сотрудничайте с ними, чтобы контекстуальная и семантическая архитектура соответствовали существующим моделям данных, конвейерам и владению, а не создавали параллельный, изолированный слой данных для ИИ.

Команда безопасности: Разработайте архитектуру безопасности, специфичную для агентного ИИ — включая контроль доступа, защиту от инъекций в промпты и управление учетными данными — в координации с командой безопасности, которая отвечает за более широкие стандарты и политики безопасности.

Бизнес-подразделения: Предоставьте возможность командам из 3–4 человек (владелец бизнес-продукта, эксперт по процессам, владелец ИТ-продукта, инженер по ИИ) перерабатывать рабочие процессы, создавать решения на базе ИИ и достигать измеримых бизнес-результатов, используя повторно используемую архитектуру.

Управление изменениями и поддержка: Помогайте командам внедрять рабочие процессы на базе ИИ посредством обучения, обратной связи, реинжиниринга процессов и непрерывного совершенствования.

Управление людьми Развивайте, обучайте и укрепляйте архитектурные и инженерные возможности, необходимые для масштабирования платформы. Это включает найм, делегирование, развитие технического лидерства, управление эффективностью и создание четкого владения между командами.

Создавайте сильных технических лидеров, которые могут самостоятельно управлять архитектурой, внедрением, согласованием с заинтересованными сторонами и операционными результатами.

Центр компетенций по ИИ / Вице-президент по ИИ и операциям Отчитывайтесь напрямую вице-президенту по ИИ и операциям, регулярно предоставляя обновления о ходе работы над архитектурой, рисках, влиянии на бизнес и потребностях в ресурсах.

Кого мы ищем Обязательные требования 12+ лет опыта с четкой траекторией от инженера до старшего/ведущего инженера и руководителя архитектурного отдела, включая ответственность за платформы или инфраструктуру, используемую несколькими командами — а не только за реализацию отдельных функций.

Практический опыт работы с фреймворками и оркестрацией агентного ИИ (например, LangGraph или аналогичными) и знакомство с Model Context Protocol (MCP) или аналогичными стандартами для подключения систем ИИ к корпоративным данным и инструментам.

Опыт проектирования фреймворков для агентов, систем оценки, защитных механизмов (guardrails), тестирования, наблюдаемости (observability) и восстановления после сбоев для производственных ИИ-систем.

Практический опыт работы с архитектурой корпоративного контекста, RAG, семантическим поиском или доступом к структурированным данным.

Практический опыт работы с оптимизацией затрат и производительности LLM — кеширование промптов, маршрутизация моделей, экономика токенов — с количественными результатами.

Основы безопасности ИИ, включая контроль доступа, изоляцию данных, защиту от инъекций в промпты и безопасное выполнение инструментов.

Опыт работы с CI/CD, облачной инфраструктурой, API и производственными операциями.

Опыт определения корпоративной архитектуры ИИ, повторно используемых шаблонных паттернов, операционных моделей или стандартов управления для нескольких команд.

Прямой опыт управления людьми, включая найм, обучение, делегирование, развитие эффективности и наращивание технического лидерского потенциала.

Опыт измерения внедрения ИИ, производительности, качества, надежности, затрат и бизнес-ценности.

Практический опыт доведения архитектуры от проектирования до внедрения, развертывания, обеспечения наблюдаемости и производственной эксплуатации.

Сильные навыки принятия архитектурных решений и коммуникации, с возможностью согласования технических и бизнес-стейкхолдеров по компромиссам, связанным с ценностью, риском, затратами и реализацией.

Дополнительную информацию о том, как Coursera собирает и использует ваши персональные данные, вы можете найти в нашей Глобальной политике конфиденциальности для кандидатов Coursera + Udemy.

Для защиты от мошенничества при найме рекрутеры Coursera + Udemy общаются только по официальным адресам электронной почты coursera.org/udemy.com и никогда не используют личные аккаунты. Мы не принимаем резюме по электронной почте или через социальные сети; пожалуйста, подавайте все заявки непосредственно через нашу страницу вакансий.

Если вы столкнетесь с подозрительной рекрутинговой деятельностью, пожалуйста, сообщите о ней через нашу форму сообщения о мошеннической деятельности.

Coursera является работодателем, предоставляющим равные возможности, и стремится к созданию гостеприимной и инклюзивной рабочей среды. Мы рассматриваем всех квалифицированных кандидатов независимо от юридически защищенных характеристик и предоставляем разумные условия по запросу по адресу контакт рекрутера.