Мы ищем системного аналитика на проект по развитию low-code платформы для создания AI-агентов. Вам предстоит проектировать архитектурные решения на стыке классических микросервисов и современных LLM-технологий, обеспечивая надежность и масштабируемость системы
Чем предстоит заниматься:
Проектирование системных требований: сбор, анализ, конвертация и описание требований к компонентам AI-платформы
Декомпозиция сценариев: консультирование пользователей платформы в процессе создания AI-решений, описание интеграционных контуров и API-контрактов
Проработка асинхронности: проектирование очередей, фоновых задач и взаимодействия сервисов в условиях длительных операций (генерация LLM, эмбеддинги)
Дизайн API и данных: описание REST и gRPC контрактов, проектирование схем данных в реляционных (Postgres) и векторных БД
Архитектурное участие: участие в проектировании решений с акцентом на Event-driven архитектуру и микросервисы
Оценка рисков: анализ производительности, отказоустойчивости и безопасности проектируемых систем
Эксплуатационная поддержка: участие в разборе сложных инцидентов на проде и анализе системного поведения
Технологический стек:
Языки и фреймворки: Python 3.x, FastAPI, gRPC
AI-инструменты: MCP, LangFlow, Langfuse векторные БД, RAG-пайплайны
Данные и брокеры: Postgres, Redis, Kafka / RabbitMQ
Метрики и логирование: OpenTelemetry, Grafana, Langfuse, Kibana
Архитектура: Microservices, Event-driven
Наши ожидания:
5+ лет опыта в роли системного аналитика
Глубокое понимание микросервисной архитектуры и опыта работы с высоконагруженными системами
Практический опыт проектирования асинхронных систем и работы с брокерами сообщений
Умение составлять качественную документацию: BRD, SRS, API-спецификации (Swagger/Proto)
Понимание принципов транзакционности, консистентности и отказоустойчивости распределенных систем
Опыт работы на стыке бизнеса, архитектуры и разработки
Будет плюсом:
Опыт в fintech или крупных enterprise-платформах
Понимание принципов работы LLM, RAG-пайплайнов и агентских сценариев.
Опыт работы с инструментами оркестрации LLM (например, LangGraph, LangChain или LangFlow)
Навыки проектирования high-load API
Знание стандартов безопасности (RBAC, mTLS, OAuth2 / OIDC)
Что мы предлагаем: