Technical Solution Architect

О позиции

Вы присоединитесь к кросс-функциональной команде разработки, которая работает над заменой ручных процессов принятия решений надёжными системами с искусственным интеллектом. Клиент — ведущая глобальная платёжная платформа с оборотом более $150 млрд в год. В 2026 году компания проводит масштабную AI-трансформацию, и вы будете частью инициативы Intelligent Automation & AI Engineering, работая в центре компетенций по автоматизации совместно с командой AI Platform, IT и DevOps.

Чем заниматься

• Проектирование сквозных решений на базе ИИ: архитектура, выбор технологий, интеграции и подходы к развёртыванию
• Разработка прототипов, AI-агентов, автоматизаций и промышленных решений с использованием современных AI-технологий
• Дизайн и улучшение рабочих процессов разработки с поддержкой ИИ, создание повторно используемых навыков агентов и стандартов инженерии
• Проектирование, развёртывание и оптимизация инфраструктуры Azure для AI-приложений с обеспечением масштабируемости, безопасности и экономии затрат
• Преобразование бизнес-идей в работающие прототипы, быстрая валидация предположений и итерации на основе обратной связи
• Интеграция AI-решений с корпоративными платформами, внутренними API, базами данных и бизнес-системами
• Управление техническими решениями и проактивная идентификация вызовов, ведение задач от концепции до доставки
• Работа напрямую с бизнес-стейкхолдерами: понимание бизнес-задач и перевод требований в практические технические решения
• Создание повторяемых архитектурных шаблонов, guardrails безопасности и лучших практик инженерии
• Исследование новых AI-технологий, оценка инструментов и выявление возможностей ускорения инженерных и бизнес-процессов
• Наставничество инженеров, документирование повторных решений, помощь командам в принятии практики разработки с поддержкой ИИ
• Взятие ответственности за технические результаты, устранение блокировок и координация между командами для обеспечения доставки

Что ждут

• Опыт проектирования сквозных корпоративных решений: интеграции, API, аутентификация, потоки данных и облачная инфраструктура
• Практический опыт работы с Azure Functions, App Services, Storage, Key Vault, Entra ID, сетями и управлением идентичностью
• Опыт создания приложений на базе LLM, AI-агентов, tool calling, RAG и многошаговых рабочих процессов
• Опыт использования AI-assisted development tools: Cursor, GitHub Copilot или Claude Code, включая инструкции агентов, навыки и автоматизированные рабочие процессы разработки
• Сильный бэкграунд разработки хотя бы на одном языке программирования: Python, C# или TypeScript, опыт создания production-ready приложений
• Опыт подключения корпоративных систем через REST APIs, MCP, webhooks и автоматизацию рабочих процессов
• Понимание корпоративной безопасности: RBAC, managed identities, управление секретами, безопасный дизайн AI-решений
• Опыт работы с Azure AI Foundry, Azure AI Search, Azure OpenAI, Microsoft Copilot Studio и Microsoft Graph API
• Знакомство с фреймворками оркестрации агентств: Semantic Kernel, LangGraph, AutoGen или аналогичными
• Опыт проектирования повторно используемых навыков AI-агентов, кастомных инструкций, MCP servers и agentic SDLC workflows
• Опыт Terraform, Bicep, ARM templates и автоматизированного развёртывания облачных ресурсов
• Опыт GitLab CI/CD, GitHub Actions, Docker и автоматизированных пайплайнов развёртывания
• Опыт интеграции SharePoint, Salesforce, Jira, Confluence, Microsoft Teams и других корпоративных платформ
• Знание оценки LLM, оптимизации prompt, tracing, мониторинга и управления затратами
• Опыт работы в регулируемых индустриях, таких как финансовый сектор, с ограничениями по безопасности, compliance и governance
• Навыки наставничества, создания повторно используемых инженерных стандартов, помощи командам в освоении новых технологий
• Продуктивный, инициативный подход, готовность бросать вызов существующим подходам и выявлять возможности улучшений
• Комфорт в условиях неопределённости, способность работать в быстро меняющейся R&D среде с эволюционирующими требованиями

Будет плюсом

• Опыт менторства инженеров и обучения командам новым технологиям
• Опыт исследования emerging AI технологий, проведения технических экспериментов и превращения успешных прототипов в повторно используемые решения
• Опыт работы с семантическим ядром Semantic Kernel для оркестрации агентств
• Базовые знания финансового сектора и регуляторных требований

Условия

• Сильное сообщество профессионалов в дружелюбной, открытой среде
• Фокус на росте: масштабные проекты с глобальным воздействием и расширение экспертизы
• Персонализированное обучение: внутренние мероприятия (meetups, конференции, воркшопы), доступ Udemy, языковые курсы и оплачиваемые компанией сертификации
• Бесконечные возможности: разнообразная практика через внутреннюю мобильность, доступ к передовым технологиям
• Гибкость: удалённая работа или офис — ваш выбор
• Медицинское страхование, поддержка ментального здоровья, финансовые и юридические консультации от компании
• Возможности карьерного роста в одной из крупнейших IT-компаний Украины, признанной Forbes топовым работодателем

Навыки

• Python
• C#
• TypeScript
• Azure Functions
• Azure App Service
• Azure Storage
• Azure Key Vault
• Microsoft Entra ID
• Azure AI Foundry
• Azure AI Search
• Azure OpenAI
• Microsoft Copilot Studio
• Microsoft Graph API
• RAG
• LLM
• Semantic Kernel
• LangGraph
• AutoGen
• Terraform
• Bicep
• ARM Templates
• GitLab CI/CD
• GitHub Actions
• Docker
• REST API
• Webhooks
• RBAC
• Kubernetes
• Infrastructure as Code
• Agile
• System Architecture
• API Design
• Microservices

Могут спросить на собеседовании

1. Как вы подойдёте к проектированию архитектуры для AI-решения, которое должно интегрироваться с несколькими корпоративными системами и обрабатывать чувствительные данные?
2. Расскажите о вашем опыте работы с LLM и построения агентов. Какие фреймворки вы использовали и какие были наиболее сложные вызовы?
3. Приведите пример проекта, где вам пришлось трансформировать неоднозначные бизнес-требования в работающий прототип. Что было самым сложным?
4. Как вы оцениваете стоимость использования AI-моделей и какие стратегии применяете для оптимизации затрат без ущерба для качества?
5. Опишите вашу стратегию менторства инженеров и распространения знаний о новых технологиях внутри команды.