Архитектор

Описание

Мы в поиске Архитектора на AI-first продукт для бизнеса, который возьмет ответственность за технический путь от текущей реализации к подписочной бете и массовому запуску. Мы работаем с локальными LLM, собственной AI-инфраструктурой, современным стеком Kubernetes и строим платформу, способную масштабироваться от нескольких пользователей до промышленной эксплуатации. Задача роли:Построить архитектуру, которая позволит массово подключать и обслуживать клиентов, обеспечивая качество результата, надежность и контролируемую себестоимость. Чем предстоит заниматься: Разобраться в существующей системе, выявить ограничения и определить последовательность перехода к подписочному продукту. Проектировать взаимодействие приложения, обработки встреч, контекста и сервиса инференса. Обеспечивать самостоятельное подключение клиентов, управление доступом по подписке, учёт потребления и изоляцию данных. Прорабатывать управление нагрузкой на инференс: очереди, распределение ресурсов, время ожидания и восстановление после сбоев. Измерять стоимость обработки и обслуживания подписчика, обосновывать решения о размещении и масштабировании. Участвовать в реализации и ревью критических изменений, проверять гипотезы и разбирать сложные технические проблемы. Делать архитектурные решения понятными команде и доводить их до проверенного результата. Работа с агентами Codex. Что для нас важно: Опыт разработки подписочных сервисов. Практический опыт проектирования, разработки и эксплуатации нагруженных backend-систем. Опыт развития работающего продукта, устранения архитектурных ограничений и разбора производственных сбоев. Понимание асинхронной обработки, очередей, повторных попыток, согласованности данных и наблюдаемости. Опыт проектирования API, разграничения доступа и изоляции клиентских данных. Способность самостоятельно исследовать код, воспроизводить проблемы и участвовать в реализации. Умение оценивать стоимость решений, объяснять компромиссы и выбирать подходящий уровень сложности. Готовность активно использовать агентов Codex и проверять результаты их работы. Будет плюсом опыт: Эксплуатации LLM-инференса. Построения систем поиска и извлечения контекста. Оценки качества ответов модели.