Проектировать архитектуру ML/LLM-сервисов для промышленной эксплуатации, включая inference-serving, batch/online processing, fvector storage, orchestration пайплайнов и управление GPU-нагрузками.
Встраивать ML-сервисы в корпоративную архитектуру: интегрировать их с API Gateway, IAM/SSO, корпоративными шинами, системами мониторинга и журналирования.
Проектировать микросервисные, SOA и event-driven решения, асинхронное взаимодействие, брокеры сообщений и потоковую обработку данных.
Проектировать контейнеризированные решения, их деплой и эксплуатацию.
Проектировать решения для on-prem и private/public cloud, гибридной архитектуры, multi-zone deployment, disaster recovery, backup/restore и SLA/SLO/SLI.
Проектировать REST/WebSocket-интеграции, контракты взаимодействия, схемы авторизации и маршрутизации.
Подготавливать архитектурные артефакты: C4/UML, схемы интеграции, NFR, ADR, диаграммы безопасности и потоков данных.
Требования
Практический опыт работы системным, solution или enterprise architect от 3 лет; общий опыт в ИТ от 5 лет. Опыт с LLM-продуктами или платформами данных.
Опыт проектирования высоконагруженных распределённых систем и архитектуры LLM-сервисов для промышленной эксплуатации.
Знание принципов информационной безопасности: TLS/mTLS, JWT, OAuth2, OIDC, SAML/ADFS, RBAC/ABAC, управление секретами, требования к защите персональных и чувствительных данных.
Понимание архитектуры хранения и обработки данных: PostgreSQL, Redis, Object Storage.
Понимание CI/CD для ML-сервисов, model registry, experiment tracking и воспроизводимости.
Понимание Python, SQL, Bash и Git; умение читать код и проектировать архитектуру с учётом ограничений фреймворков и runtime.
Дополнительно приветствуются опыт проектирования GPU-инфраструктуры и inference-контуров для LLM/embedding/reranking-сервисов; понимание vLLM, Triton Inference Server, ONNX Runtime, MLflow и ClearML; опыт подбора архитектуры для low latency, high throughput, batch и streaming; оценка CAPEX/OPEX и стоимости GPU/CPU/Storage/Network; проектирование мультитенантных платформ и контуров изоляции; практики FinOps и capacity planning; опыт прохождения архитектурных комитетов и согласования решений с ИБ, инфраструктурой и корпоративными архитекторами; формализация нефункциональных требований и понимание корпоративной интеграции с legacy-системами и ограниченными контурами.