Архитектор ИТ-решений (ИИ)

В крупнейшую российскую нефтепроводную компанию ПАО Транснефть ищем сотрудника на должность Архитектора ИТ-решений для решения уникальных по сложности и значимости архитектурных задач на основе передовых технологий.

1. Прикладные производственные задачи с применением технологий ИИ

• Проектировать и реализовывать прикладные ИИ-решения: RAG, ИИ-агенты, обработка и классификация документов, OCR/HTR.
• Формализовать прикладные сценарии в виде доменов и агентов с манифестами, декларативными правилами проверки и требованиями к интеграции с ИТ-системами.
• Подбирать для каждой задачи модель, способ индексации, нарезку на чанки и промпт-стратегию.
• Определять метрики качества (точность, полнота, CER и др.), формировать эталонные наборы данных и вести цикл улучшения решений.
• Сопровождать решения при переходе из опытной эксплуатации в промышленную.

2. Постановка задач внешнему подрядчику и приёмка

• Готовить технические задания на разработку и доработку ИИ-решений по ГОСТ 34 и в соответствии с 223-ФЗ/44-ФЗ. В ТЗ описывать:
  • функциональные и нефункциональные требования;
  • требования к интеграции, ИБ и отказоустойчивости;
  • критерии приёмки и ПМИ.
• Разбивать работы на этапы и формулировать детальные задачи с трассировкой «требование → задача → тест».
• Проводить архитектурный надзор: проверять проектные решения подрядчика на соответствие целевой архитектуре, принципам и стандартам компании.
• Оценивать результаты разработки: проверять код и артефакты, воспроизводить метрики качества и проводить приёмочные испытания.
• Анализировать ТКП и предложения вендоров, учитывать требования по импортозамещению.
• Фиксировать архитектурные решения в виде ADR и управлять изменениями в рамках контракта.

3. Архитектура ИИ-агентов в конвейере КХД

• Проектировать архитектуру применения ИИ-агентов на этапах конвейера КХД:
  • приём данных и извлечение из документов и неструктурированных источников;
  • очистка, нормализация, дедупликация;
  • сопоставление с НСИ и обогащение;
  • проверки качества данных;
  • загрузка в слои хранилища (ODS/DDS/витрины);
  • формирование аналитической отчётности.
• Определять границу между детерминированной обработкой (ETL/ELT, правила) и обработкой агентами на базе LLM. Обосновывать применение ИИ там, где это даёт эффект по качеству, стоимости и скорости.
• Ставить задачи на разработку агентов и оценивать результат по заранее заданным критериям:
  • точность и полнота извлечения;
  • доля данных, прошедших проверки качества;
  • доля исключений, требующих ручного разбора;
  • время обработки;
  • стоимость инференса.
• Проектировать происхождение данных (data lineage), аудит действий агентов, каталогизацию и сквозную трассировку, а также участие человека при разборе исключений.
• Обеспечивать идемпотентность, повторную обработку и обработку ошибок на каждом шаге конвейера.

4. Архитектура, интеграции и данные

• Анализировать текущий ИТ-ландшафт (as-is) и разрабатывать целевую архитектуру (to-be) с учётом требований к ИИ и данным.
• Готовить архитектурные описания и модели в ArchiMate, UML, C4, BPMN: диаграммы C1–C3, последовательности, потоки данных. Вести карточки систем в архитектурном репозитории.
• Проектировать интеграции с корпоративными системами (КПИП/шина, REST API, события, MCP) и источниками производственных данных.
• Формулировать нефункциональные требования:
  • производительность и масштабируемость (в том числе по инференсу);
  • надёжность, RPO/RTO, DRP;
  • ИБ (грифы доступа, разграничение доступа к данным и документам, защита ПДн, СЗИ);
  • требования к безопасности LLM: защита от prompt injection, утечек данных и галлюцинаций.
• Выявлять и документировать требования совместно с функциональными заказчиками, ИБ, инфраструктурой и вендорами, переводить бизнес-потребности в архитектурные и технические требования.
• Развивать корпоративную модель данных и архитектуру хранилищ.

5. Управление качеством и эффективностью

• Разрабатывать методики тестирования ИИ-решений и проверочные промпты, согласовывать ПМИ.
• Контролировать качество, стоимость владения и эффективность обработки производственных данных, предлагать оптимизации.
• Выпускать регламенты и шаблоны ТЗ и ПМИ для ИИ-решений, развивать практику повторного использования компонентов.

Требования к кандидату:

• Высшее образование в области ИТ, прикладной математики или смежной дисциплине
• Общий опыт в ИТ — от 5 лет, из них не менее 1,5–2 лет в роли архитектора ПО / ИТ-решений или системного аналитика уровня senior
• Опыт участия в не менее 2–3 реализованных проектах по разработке или внедрению информационных систем
• Опыт работы в компаниях среднего или крупного масштаба; опыт в госструктурах или системно значимых компаниях — преимущество, но не обязателен
• Понимание RAG-архитектур, векторных хранилищ, промптинга, агентных подходов (оркестрация, MCP, tool calling). Практический опыт запуска хотя бы одного прикладного решения на LLM.
• Точность, полнота, CER, построение эталонных наборов, методики приёмки ИИ-решений.
• Уверенное понимание DWH (слои, ETL/ELT, моделирование, качество данных, НСИ, data lineage). PostgreSQL — уверенно
• Опыт подготовки ТЗ по ГОСТ 34 и для закупок, критериев приёмки, ПМИ. Опыт приёмки работ у внешнего исполнителя и архитектурного надзора.
• Уверенное владение C4 и BPMN. ArchiMate/TOGAF — на уровне концепций. UML, PlantUML/draw.io, Confluence.
• REST API, SOA, паттерны EIP, событийные шины и очереди.
• Docker, базовое понимание Kubernetes, принципов HA, DR (RPO/RTO) и GPU/CPU-инференса.

• Принципы ИБ, требования к защите информации, разграничение доступа, работа с ПДн.
• Выявление, структурирование и согласование ФТ и НФТ. Трассируемость требований. As-is/to-be анализ.

Будет преимуществом

• Опыт работы с отечественными платформами ИИ (в том числе из реестра российского ПО), on-premise-развёртыванием LLM.
• Опыт с OCR/HTR, обработкой неструктурированных документов.
• Опыт с Apache Airflow, n8n, Kafka/CDC, dbt и подобными инструментами.
• Знание Data Governance (каталог данных, мастер-данные).
• Опыт разработки ADR и оформления в Drawio (C4), навыки Python/SQL для проверки результатов подрядчика.
• Опыт в нефтегазовой или промышленной отрасли.

Мы предлагаем:

• Возможность работать над сложными и значимыми проектами;
• Программы обучения и повышения квалификации за счет компании;
• Широкий социальный пакет: ДМС со стоматологией, компенсация спорта, компенсация санаторно-курортного лечения и отдыха и др.;
• Премии ко Дню нефтяника и к отпуску;
• График работы: 5/2 с 09.00 до 18.00; пятница: до 16.45;
• Офисный режим работы 5/2 с 09:00 до 18:00 в офисе в Москва-сити в башне "Эволюция";
• Деловой дресс-код