Главный инженер проекта
Описание
О проекте: Проекты цифровизации производственных процессов алюминиевой отрасли. Мы используем Computer vision и классический machine learning на заводах: от добычи руды, производства глинозема до получения алюминия, сплавов и производства автомобильных дисков, радиаторов, труб, фольги и других изделий; Благодаря нашим решениям бизнес снижает затраты на производственных участках и избавляет от рутинной работы заводчан; ИИ следит за конвейерами, печами, цехами и подсказывает людям, как исправить неоптимальный режим работы. Задачи: Проектирование архитектуры новых систем: декомпозиция домена, выбор архитектурного стиля, интеграционные паттерны; Проектирование интеграций с корпоративными ИС и слоя доступа к данным, включая контракты данных и работу с несовершенными источниками; Проектирование оркестрации: маршрутизация, декомпозиция задач, запуск цепочек агентов, разрешение конфликтов между рекомендациями, идемпотентность и воспроизводимость сценариев; Проектирование платформы агентов: реестр агентов и «навыков», выбор инструментов, стандарты качества и код-ревью, масштабирование подхода; Техническое лидерство: определение архитектурных решений, выбор стеков, обеспечение соблюдения стандартов разработки; Внедрение лучших практик: CI/CD, мониторинг, управление конфигурацией и безопасностью. Требования: Высшее техническое образование 1. Системный дизайн и интеграции (обязательно) Проектирование систем «с нуля»: декомпозиция домена, выбор архитектурного стиля (монолит / микросервисы / event-driven) под конкретные ограничения, формирование нефункциональных требований; Интеграционные и событийные паттерны: синхронные и асинхронные взаимодействия, брокеры сообщений, API-контракты, гарантии доставки, идемпотентность, деградация при частичных отказах; Архитектура данных: выбор модели хранения, консистентность, кеширование; Фиксация и защита решений: ADR и C4/UML с альтернативами, оценка технических рисков. 2. LLM и мультиагентная архитектура (обязательно) Проектирование мультиагентных сценариев и оркестрации, а не одного агента: декомпозиция задачи между агентами, передача контекста, разрешение конфликтов рекомендаций, ограничение глубины и стоимости цепочек; RAG, граф знаний и векторные БД на практике (документы сложной структуры, таблицы); tool/function calling с проектированием «навыка» как переиспользуемого версионируемого контракта (MCP и аналоги); Агентные фреймворки — на уровне их ограничений, а не API; Guardrails, ограничение полномочий агента, фолбэки, аудит действий; evals и контроль стоимости — с пониманием, чем оценка агентной системы отличается от оценки одиночного промпта; Понимание границ применимости LLM: где нужна детерминированная логика, ML-модель или оптимизатор, а не языковая модель; Опыт интеграции со сложными корпоративными ИС: ERP, учётные и операционные системы, legacy без нормальных API, источники в виде выгрузок и таблиц; Умение оценить готовность данных до старта разработки: полнота, глубина истории, лаг, качество, ручной ввод; Умение проектировать системы с человеком в контуре: рекомендация вместо автоматического действия, точки подтверждения, прослеживаемость и объяснимость. 3. Лидерство и коммуникации (обязательно) Техническое лидерство: ответственность за архитектуру проекта или группы проектов, hands-on на критичных участках, менторство инженеров до уровня самостоятельного проектирования модуля; Перевод бизнес-требований в архитектуру и объяснение нетехническим стейкхолдерам; Работа со смежными и внешними командами: постановка проверяемых требований, приёмка результата, разрешение ситуаций, где архитектурное решение расходится с мнением команды или бизнеса 4. AI-ассистированная разработка (обязательно) Способность самостоятельно довести идею до работающего прототипа, а с командой — до продакшен-качества; Готовность задавать в команде стандарты: что допустимо генерировать, как проверять, где проходит граница ответственности инженера. 5. Стек .NET или Python на уровне уверенного написания и ревью кода; при опыте только в одном — готовность быстро подхватить второй; PostgreSQL / MSSQL и векторные БД, Docker, Git, Kafka / RabbitMQ, REST/gRPC; В остальном стек технологически нейтральный: важнее качество архитектурных решений, чем конкретные библиотеки. Условия: Полная занятость, полный день; Пятидневная рабочая неделя (5/2) с 9:00 до 18:00; Возможен удалённый и гибридный график (удаленная работа/офис); Работа в крупной международной компании (69 тыс. сотрудников), официальное трудоустройство (белая ЗП, отпуск, больничный); Перспективы карьерного роста в случае успешного исполнения обязанностей; Оформление, оплата отпусков и больничных в соответствии с ТК РФ.