Мы в поиске AI архитектора в крупную IT и финансовую организацию. Позиция AI Архитектора / Архитектора ИИ-ассистентов и инфраструктуры предполагает ключевую роль в создании и реализации масштабируемой архитектуры корпоративных AI-ассистентов. Специалист отвечает за стратегическое проектирование единой экосистемы, которая охватывает интеграцию больших языковых моделей (LLM), работу с данными, сценариями диалогов и технической инфраструктурой.
Основные обязанности включают:
Проектирование комплексной архитектуры для AI-ассистентов, включая интеграцию LLM, управление данными, API и необходимыми инструментами.
Создание и оптимизацию инфраструктуры для обучения, тонкой настройки и эксплуатации моделей AI (как собственных, так и сторонних).
Разработку систем контроля качества и автоматического тестирования диалоговых сценариев с использованием автоматических и ручных методов разметки.
Построение надёжных конвейеров для сбора, очистки, версионирования и подготовки данных для обучения и fine-tuning.
Внедрение передовых технологий, таких как retrieval-augmented generation (RAG), управление памятью, мультиагентная оркестрация и адаптивные подсистемы для контекстных ответов.
Документирование архитектурных стандартов, создание и поддержка лучших практик, а также обеспечение observability через мониторинг, логирование и метрики.
Тесное сотрудничество с командами AI-инженеров, MLOps, DataOps и продуктовыми командами для создания и поддержки единой AI-платформы.
Требования к кандидату:
Опыт более 5 лет в AI/ML, из них не менее 2 лет на позициях, связанных с архитектурой AI-систем.
Глубокие знания архитектуры и экосистемы LLM, включая инструменты типа n8n, LangChain, LlamaIndex и др.
Навыки проектирования и интеграции систем RAG, знание встраиваний (embeddings) и векторного поиска (FAISS, Pinecone и др.).
Опыт настройки пайплайнов для сбора и аннотирования данных (Label Studio, Prodigy и др.).
Умение строить CI/CD для моделей AI, работать с контейнерами и оркестрацией (Docker, Kubernetes).
Владение Python и современными фреймворками, знание REST/gRPC, микросервисной архитектуры и event-driven систем.
Опыт работы с облачными AI-платформами (Azure OpenAI, AWS Bedrock и др.).
Желательно знание MLOps- и DevOps-инструментов, но не обязательно для непосредственной работы с ними.
Опыт внедрения систем автоматического тестирования качества ответов и построения eval-пайплайнов.
Желательные дополнения:
Практический опыт работы с AI-ассистентами и мультиагентной оркестрацией.
Подтверждённый опыт работы с LLM и VLM.
Знание английского языка.
Понимание методов обучения с подкреплением (RLHF, RLAIF).
Навыки проектирования Data Lake и Feature Store для AI.
Опыт управления командами AI-инженеров и масштабными AI-программами.
Личные качества:
Системное и архитектурное мышление.
Умение балансировать между техническими деталями и бизнес-задачами.
Культура инженерного мышления, стандартизация и документация решений.
Проактивность, стратегическое видение и готовность строить инфраструктуру с нуля.
Эта роль требует сильного технического эксперта с опытом в AI и инженерии, способного прорабатывать архитектуру от данных и моделей до всего контура интеграции и эксплуатации AI-ассистентов в бизнес-среде.