AI Solution Architect

О позиции

Teciem разрабатывает ПО для казначейства и капитальных рынков для финансовых институтов по всему миру. Компания заменяет разрозненные системы единой сквозной платформой, обеспечивая полный цикл торговли — от исполнения до управления рисками. Вакансия предлагает возможность определять архитектуру AI-инструментов для всех функций компании (продажи, сервисы, поддержка, финансы, HR).

Чем заниматься

• Определение эталонных архитектур и переиспользуемых паттернов для AI-кейсов across отделов (Sales, Services, Customer Support, Finance, HR); установление стандартов интеграции, безопасности и контрольных механизмов вместе с техническими операциями; внедрение телеметрии и наблюдаемости в AI-инструменты для измерения adoption и результатов; оценка вендоров и выбор между build vs buy; синхронизация с Product AI team по общей стеку и MCP; мониторинг технологических трендов и оценка целесообразности внедрения новых решений.

Что ждут

• 5+ лет опыта в solution или technical архитектуре с практической работой в AI, ML или LLM системах; опыт разработки или интеграции production AI-инструментов: APIs, agents, retrieval systems, MCP-style integrations; способность устанавливать стандарты повторного использования и качества, которые команды действительно принимают; авторитет среди инженеров и бизнес-стейкхолдеров; familiarity с enterprise AI стеками и AI application features (Salesforce, Microsoft, AWS Bedrock, Anthropic), плюс AI telemetry и observability; знание финтех или enterprise SaaS, data-platform или cloud-architecture будет преимуществом.

Будет плюсом

• Опыт работы в финтех или enterprise SaaS компаниях; глубокие знания data-platform или cloud-architecture; опыт работы с крупными клиентскими базами финансового сектора.

Условия

• Возможность работать над передовыми AI решениями для глобальных финансовых институтов; участие в создании архитектуры с реальным влиянием на продукт и процессы компании; разнообразная международная команда с акцентом на diversity; гибкая удалённая работа из нескольких стран (India, Poland, Portugal, Romania); профессиональное развитие и exposure к самым современным AI технологиям.

Навыки

• AI Architecture
• Machine Learning Systems
• Large Language Models
• API Design
• Agent Systems
• Retrieval-Augmented Generation
• Model Context Protocol
• Salesforce
• Microsoft Azure
• AWS Bedrock
• Anthropic
• Observability
• Telemetry
• Cloud Architecture
• Fintech

Могут спросить на собеседовании

1. Как вы подходите к созданию эталонных архитектур для AI-систем, которые должны быть понятны и применимы разными командами?
2. Приведите пример сложной интеграции AI-инструмента в production-среду с требованиями безопасности и наблюдательности. Что было самым проблемным?
3. Как вы принимаете решения между build versus buy для AI-инструментов? Какие критерии для вас приоритетны?
4. Опишите, как вы обеспечиваете adoption ваших архитектурных решений среди инженерных команд. С какими сопротивлениями сталкивались и как решали?