AI Solution Architect

AI Solution Architect – Solution Architect на проектную работу, чтобы спроектировать архитектуру, принять ключевые технические решения и передать их внутренним командам для реализации.

Что нужно сделать: Точный scope определяется вместе на старте. Предварительно в периметр входит: единый AI-сервис поверх всех продуктов платформы, агентский режим с маршрутизацией запросов естественным языком, RAG-инфраструктура с изоляцией данных между аккаунтами, LLM-инфраструктура с маршрутизацией между внешними провайдерами и локальными open-source моделями, расширение существующего MCP-сервера до агентского уровня, общие платформенные сервисы для всех продуктов.

Что для нас важно: — Опыт с LLM-системами в продакшене: управление контекстом, стриминг, обработка ошибок, мониторинг качества ответов — Понимание RAG-архитектуры и векторных баз данных (Pinecone, Weaviate, pgvector или аналоги) — Знание ландшафта open-source LLM и умение оценить quality/cost tradeoff — Опыт проектирования микросервисных архитектур, API и кросс-сервисной оркестрации — Понимание multi-tenant архитектуры и изоляции данных между клиентами — Умение передавать решения командам — через схемы, ADR и технические брифы Это не роль разработчика. Результат работы — архитектурная документация и технические брифы для команд разработки, а не написанный код.

Что вы получите: Доступ к реальной системе с живыми данными, прямой контакт с продуктовыми и инженерными командами и возможность увидеть, как ваши решения реализуются на практике.