НовоеAI-конструктор резюме: правишь прямо на листе A4, а нейросеть подсказывает, что усилитьКонструктор резюме на листе A4Попробовать
JobPath
Начать бесплатно

Delan Associates

Solution Architect — Data & AI Platform

  • Удалённо
  • United States
  • 6 дн. назад

Ищем Principal Solution Architect для проектирования платформы Data & AI на базе Databricks Lakehouse. Ключевые задачи — архитектура LLM, RAG, векторного поиска и управление ИИ-продуктами в масштабе.

О позиции

Мы ищем опытного специалиста для построения архитектуры готовой к AI платформе данных. Ваша миссия — определить дизайн системы, которая поддерживает продвинутую аналитику с LLM, конвейеры агентного ИИ, семантические слои и управляемые продукты данных. Роль требует глубоких знаний экосистемы Databricks и современных паттернов разработки GenAI.

Будет плюсом

  • Сертификация Databricks или аналогичные
  • Опыт реализации GenAI продуктов в продакшене
  • Знание Kafka, Kubernetes или инструментов оркестрации
  • Опыт в Semantic Layer и Metric Store
  • Бэкграунд в Data Mesh

Условия

  • Удалённая работа по всему миру
  • Фриланс/контрактное сотрудничество
  • Работа с передовыми технологиями GenAI и Data Platform
  • Возможность влиять на архитектуру сложных AI-продуктов
  • Конкурентная компенсация по рынку

Навыки

  • Databricks
  • Delta Lake
  • Unity Catalog
  • RAG
  • LLM
  • Vector Search
  • CI/CD
  • SQL
  • Python
  • Data Architecture
  • Cloud Computing

Сложность отбора

Высокий уровень сложности — роль principal/architect уровня с требованиями 10+ лет опыта, глубокими знаниями современных ИИ-технологий и ответственностью за проектирование Enterprise-масштаба

Оценка JobPath

Зарплата по рынку

400 000 – 800 000 ₽ в месяц

Оценка основана на рынке Senior/Principal Data & AI Architects в РФ для контрактной удалённой позиции; сумма приведена к месячному диапазону ₽ без учёта налоговых обязательств контрагента

Оценка JobPath по рынку, не предложение работодателя

Могут спросить на собеседовании

  1. Как вы проектируете безопасную реализацию RAG для корпоративных данных?
  2. Какие паттерны вы применяете для оркестрации агентов ИИ в производственных условиях?
  3. Опишите ваш подход к проектированию语义ного слоя в контексте AI-ready продуктов данных
  4. Как вы обеспечиваете отслеживаемость (lineage) данных при использовании RAG и векторного поиска?
  5. Какие метрики и подходы вы используете для оценки качества ИИ-систем?

Прорепетировать это собеседование

Голосовой ИИ-интервьюер задаст вопросы под эту вакансию и разберёт каждый ответ.

Начать бесплатно

Сохрани похожие вакансии

Новые вакансии с такой должностью будут собираться в кабинете.

Сохранить фильтр

Перед откликом

Попробовать бесплатно

Связаться с поддержкой

Выбери, где удобнее написать