Архитектор (AI/LLM)

ID 3516
Architect
РФ ❗️❗️❗️
возраст 30+ лет
от 3+ лет опыта в роли архитектора, в ИТ от 5 лет❗️❗️❗️

1. Архитектура highload-сервисов:
Опыт проектирования высоконагруженных распределённых систем: горизонтальное масштабирование, отказоустойчивость, балансировка нагрузки, кэширование, очереди, rate limiting, graceful degradation.
2. Архитектура ML/LLM-сервисов:
Опыт проектирования архитектуры LLM-сервисов для промышленной эксплуатации: inference-serving, batch/online processing, fvector storage, orchestration пайплайнов, GPU workload management.
3. Интеграция в корпоративный ИТ-ландшафт:
Опыт встраивания ML-сервисов в корпоративную архитектуру: интеграция с API Gateway, IAM/SSO, корпоративными шинами, системами мониторинга и журналирования.
4. Микросервисная и событийная архитектура:
Понимание микросервисного подхода, SOA, event-driven architecture, async-взаимодействия, брокеров сообщений и потоковой обработки данных.
5. Контейнеризация и оркестрация:
Уверенное знание Docker, Kubernetes, Helm, ingress/service mesh, принципов деплоя и эксплуатации контейнеризированных решений.
6. Облачная и on-prem архитектура:
Опыт проектирования решений как в on-prem, так и в private/public cloud, понимание hybrid architecture, multi-zone deployment, disaster recovery, backup/restore, SLA/SLO/SLI.
7. Интеграционные технологии и API:
Опыт проектирования REST//WebSocket интеграций, контрактов взаимодействия, схем авторизации и маршрутизации.
8. Безопасность и корпоративные стандарты:
Знание принципов ИБ: TLS/mTLS, JWT, OAuth2, OIDC, SAML/ADFS, RBAC/ABAC, secrets management, требования к защите ПДн и чувствительных данных.
9. Данные и хранилища:
Понимание архитектуры хранения и обработки данных: PostgreSQL/Redis/Object Storage.
10. Observability и эксплуатация:
Опыт проектирования мониторинга и сопровождения сервисов: метрики, логи, трассировки, алерты, capacity planning, performance profiling, incident/problem management.MLOps / DevOps практики:
Понимание CI/CD для ML-сервисов, model registry, experiment tracking, reproducibility.
11. Технический стек и языки:
Понимание Python, SQL, Bash, Git. Умение читать код и проектировать архитектуру с учётом ограничений фреймворков и runtime.
12. Архитектурная документация:
Опыт подготовки архитектурных артефактов: C4/UML/, схемы интеграции, NFR, ADR, security/data flow diagrams.
13. Опыт и уровень:
Практический опыт работы системным/solution/enterprise architect от 3х лет, общий опыт в ИТ от 5 лет. Опыт с LLM-продуктами или платформами данных.
14. Образование:
Высшее естественнонаучное/техническое образование. Будет плюсом профильная подготовка в области ИТ, прикладной математики, системного анализа, компьютерных наук.
Дополнительно
● Опыт проектирования GPU-инфраструктуры и inference-контуров для LLM/embedding/reranking сервисов.
● Понимание особенностей vLLM, Triton Inference Server, ONNX Runtime, MLflow, ClearML.
● Опыт выбора архитектуры под разные профили нагрузки: low latency / high throughput / batch / streaming.
● Навык оценки стоимости владения архитектурой: CAPEX/OPEX, стоимость GPU/CPU/Storage/Network.
● Опыт проектирования мультитенантных платформ и контуров изоляции.
● Знание практик FinOps / Capacity planning будет плюсом.
● Опыт прохождения архитектурных комитетов, согласования решений с ИБ, инфраструктурой и корпоративными архитекторами.
● Навык формализации нефункциональных требований: производительность, доступность, безопасность, сопровождаемость, масштабируемость.
● Понимание специфики корпоративной интеграции: legacy-системы, ограниченные контуры.
● Хорошие коммуникативные навыки: умение согласовывать решения между бизнесом, DS/ML командами, разработкой, DevOps, ИБ и инфраструктурой.

Архитектурный и инфраструктурный стек:
Kubernetes, Docker, Helm, Nginx/Ingress, Kafka/RabbitMQ, Redis, PostgreSQL, Object Storage, API Gateway, Vault, Keycloak/ADFS, Prometheus, Grafana, OpenSearch.

ML / MLOps стек:
Python, FastAPI, vLLM, Triton, PyTorch, MLflow, ClearML, Airflow, GitLab CI/CD.

Интеграционный стек:
REST, WebSocket, OpenAPI, AsyncAPI, ETL, корпоративные IAM/SSO, LDAP/AD.