Technical Solutions Architect - Contract UK

О позиции

Satalia — сообщество экспертов в области науки о данных, оптимизации и искусственного интеллекта, входящая в состав WPP. Мы разрабатываем инструменты для автоматизации рутинных задач и создаём децентрализованную организацию будущего с акцентом на свободу, прозрачность и доверие. Команда работает над разнообразными сложными проектами в атмосфере инклюзивности и поддержки.

Чем заниматься

• Создание корпоративных решений на базе AI, ML и Data Science
• Выбор технологий, проектирование API и определение архитектурных паттернов в продуктах
• Работа с функциональными и нефункциональными требованиями
• Руководство командой разработчиков, Optimisers, Data Scientists, Data Engineers и QA Engineers
• Проектирование serverless решений для выполнения моделей машинного обучения
• Написание кода IaC для развёртывания в облаке
• Взаимодействие с клиентами и бизнес-стейкхолдерами для согласования требований
• Выбор технологических подходов для соблюдения NFR при обеспечении ценности проекта
• Проведение ревью кода и совершенствование процессов разработки

Что ждут

• Отличное понимание Java, Typescript и/или Python как основных языков облачной разработки
• Опыт работы с платформами Infrastructure-as-Code (Terraform, Cloudformation)
• Знание подходов к serverless разработке и контейнеризации для облачного развёртывания
• Глубокое знание хотя бы одной облачной платформы (GCP, AWS, Azure)
• Опыт создания решений корпоративного качества
• Понимание традиционных паттернов проектирования и их адаптация к AI-сфере
• Подход к строгому соблюдению процессов качества и автоматизированного тестирования
• Опыт построения CI/CD пайплайнов для автоматизации тестирования и релизов
• Отличные коммуникативные навыки (письменные, устные, диаграммы)

Будет плюсом

• Понимание event-driven архитектур
• Практический опыт работы с Rust
• Опыт или знания в области data engineering платформ и принципов
• Опыт или знания в области data science платформ и технологий

Условия

• Участие в сложных и разнообразных проектах в области AI и Data Science
• Работа со сплочённой командой высокоэффективных специалистов
• Трубогибкая модель работы с возможностью удалённого формата
• Культура инклюзивности, свободы и автономии
• Возможность влиять на архитектуру продуктов и процессов компании
• Обучение новым технологиям и обмен знаниями внутри команды
• Признание достижений и возможности профессионального роста

Навыки

• Java
• TypeScript
• Python
• AWS
• Google Cloud Platform
• Microsoft Azure
• Terraform
• CloudFormation
• Serverless
• Containers
• Docker
• CI/CD
• API Design
• Architecture Patterns
• Infrastructure as Code
• Data Science
• Machine Learning
• Rust
• Event-driven Architecture

Могут спросить на собеседовании

1. Опишите ваш подход к выбору между разными облачными платформами для конкретного проекта AI/ML.
2. Расскажите о примере архитектуры serverless решения для развертывания ML-модели в продакшене.
3. Как вы балансируете между скоростью разработки и качеством кода при работе в условиях дедлайнов?
4. Опишите ситуацию, когда вам пришлось объяснить сложные технические концепции нетехническим стейкхолдерам.
5. Какие принципы вы используете при проектировании систем с учётом нефункциональных требований (масштабируемость, отказоустойчивость)?