ТехВилл – IT-компания и партнёр ВкусВилл по развитию цифровых решений.
Мы отвечаем за разработку мобильных и web- приложений, автоматизацию бизнес-процессов, искусственный интеллект, devops, инфобез ВкусВилла.
Нашими решениями пользуется свыше 1 000 000 клиентов и сотрудников ВкусВилла.
Сейчас мы развиваем несколько направлений LLM-продуктов как для внешних клиентов ВкусВилл, так и для внутренних пользователей. Мы ищем архитектора LLM-приложений, который поможет объединить это направление на уровне инженерных практик, архитектурных стандартов и LLMOps-подходов.
Обязанности:
Проектирование и контроль реализации отказоустойчивой архитектуры для работы с LLM и агентами.
Принятие ключевых технических решений по выбору моделей, фреймворков и инфраструктуры.
Тесное взаимодействие с ключевыми стейкхолдерами и исполнителями:
Представителями бизнеса.
Техлидами LLM-команд и владельцами продуктов.
Архитекторами смежных направлений, не связанных напрямую с LLM.
Архитектором GPU-инфраструктуры.
5+ лет в коммерческом ML/AI.
2+ года работы с LLM: RAG, агенты, локальный инференс.
Опыт технического руководства командой или работы архитектором.
Опыт проектирования AI-решений полного цикла (от задачи до production).
Глубокое понимание принципов MLOps/LLMOps и жизненного цикла моделей
Хороший кругозор в классической разработке и архитектуре:
Понимание микросервисов, монолитов, событийной архитектуры (Event-driven) и Serverless.
Знание протоколов взаимодействия систем (REST, gRPC) и брокеров сообщений (Kafka, RabbitMQ).
Умение выбирать между SQL и NoSQL базами данных в зависимости от нагрузки и структуры данных.
Понимание принципов работы Docker, Kubernetes и основных облачных провайдеров.
Python 3.x на уровне проектирования и code review .
Требования по архитектуре:
Глубокое понимание микросервисов (MSA), монолитов, событийной архитектуры (Event-driven) и Serverless.
Знание протоколов взаимодействия систем (REST, gRPC, GraphQL) и брокеров сообщений (Kafka, RabbitMQ).
Умение выбирать между SQL и NoSQL базами данных в зависимости от нагрузки и структуры данных.
Понимание принципов работы Docker, Kubernetes и основных облачных провайдеров.
Большой кругозор и насмотренность в технологиях как напрямую связанных с ML/AI, так и в классической разработке и архитектуре.
Глубокое понимание принципов MLOps/LLMOps и жизненного цикла моделей.
Python 3.x на уровне проектирования и code review.
Будет плюсом:
Понимание требований ИБ и работы в закрытых контурах.
Понимание принципов оценки качества LLM (метрики, бенчмарки, человеческая оценка).
Условия:
Челлендж - Групп
Москва
до 450000 RUR