Архитектор

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.

• Эксплуатации LLM-инференса.

• Построения систем поиска и извлечения контекста.

• Оценки качества ответов модели.