Solution Architect / AI Data Architect

Обязанности:

• Аудит текущего состояния платформы и данных;
• Проектирование архитектуры ИИ-агентов (модульно, с приоритетом на контроль качества данных);
• Подбор готовых решений (open-source, self-hosted) для: data quality (например, GX, Soda), аномалий (например, ADTK, Prophet, PyOD), LLM-интеграций (например, LangChain + LLM для SQL/BI-чат-ботов);
• Подготовка технического плана внедрения (MVP → расширение);
• Сопровождение команды при внедрении (архитектурный надзор + документация);

Основная задача:

Спроектировать архитектуру систем:

• контроля качества данных;
• мониторинга интеграций;
• аномалий в маркетинговых метриках;
• ИИ-агентов для работы с BI на естественном языке (на русском);

Архитектура должна быть self-hosted, так как данные конфиденциальны. Команда сильная (backend, DevOps, аналитики), но без ML-специалистов — нужно найти решения, которые можно внедрить без глубоких исследований.

Что мы ждем от кандидата:

• Опыт проектирования архитектур в сфере BI, маркетинговой аналитики, или продуктовой аналитики;
• Уверенные знания в data engineering / data platforms (ETL, orchestration, SQL, data lakes);
• Знание систем контроля качества данных: Great Expectations, Soda, DQOps и др;
• Опыт работы с системами обнаружения аномалий (statistical/ML-based);
• Опыт внедрения или понимание принципов работы LLM-агентов и фреймворков (LangChain, LlamaIndex);
• Понимание принципов self-hosted развертывания (Docker, Kubernetes, security best practices);
• Способность объяснить архитектуру как техническим специалистам, так и бизнесу;
• Важен опыт проектирования данных — где нужна верификация, а где валидация.

Будет большим плюсом:

• Опыт создания NL-ботов для BI/отчетности;
• Опыт настройки self-hosted LLM (LLaMA, Mistral, GPT-J и пр.);
• Знание Русского языка на уровне, позволяющем формировать и обрабатывать бизнес-запросы пользователей;
• Знание маркетинговой аналитики, атрибуции, рекламных платформ.

Условия:

• Формат оплаты обсуждается: проект / по часам / фикс за архитектуру + сопровождение;
• Возможность долгосрочного сотрудничества, если пилот пройдёт успешно;
• Работа в зрелом стартапе с реальными данными и интересными задачами;
• Без бюрократии, быстрое принятие решений.