Архитектор ИТ-решений (ИИ)
Описание
В крупнейшую российскую нефтепроводную компанию ПАО Транснефть ищем сотрудника на должность Архитектора ИТ-решений для решения уникальных по сложности и значимости архитектурных задач на основе передовых технологий. Задачи: 1. Прикладные производственные задачи с применением технологий ИИ Проектировать и реализовывать прикладные ИИ-решения: RAG, ИИ-агенты, обработка и классификация документов, OCR/HTR. Формализовать прикладные сценарии в виде доменов и агентов с манифестами, декларативными правилами проверки и требованиями к интеграции с ИТ-системами. Подбирать для каждой задачи модель, способ индексации, нарезку на чанки и промпт-стратегию. Определять метрики качества (точность, полнота, CER и др.), формировать эталонные наборы данных и вести цикл улучшения решений. Сопровождать решения при переходе из опытной эксплуатации в промышленную. 2. Постановка задач внешнему подрядчику и приёмка Готовить технические задания на разработку и доработку ИИ-решений по ГОСТ 34 и в соответствии с 223-ФЗ/44-ФЗ. В ТЗ описывать: функциональные и нефункциональные требования; требования к интеграции, ИБ и отказоустойчивости; критерии приёмки и ПМИ. Разбивать работы на этапы и формулировать детальные задачи с трассировкой «требование → задача → тест». Проводить архитектурный надзор: проверять проектные решения подрядчика на соответствие целевой архитектуре, принципам и стандартам компании. Оценивать результаты разработки: проверять код и артефакты, воспроизводить метрики качества и проводить приёмочные испытания. Анализировать ТКП и предложения вендоров, учитывать требования по импортозамещению. Фиксировать архитектурные решения в виде ADR и управлять изменениями в рамках контракта. 3. Архитектура ИИ-агентов в конвейере КХД Проектировать архитектуру применения ИИ-агентов на этапах конвейера КХД: приём данных и извлечение из документов и неструктурированных источников; очистка, нормализация, дедупликация; сопоставление с НСИ и обогащение; проверки качества данных; загрузка в слои хранилища (ODS/DDS/витрины); формирование аналитической отчётности. Определять границу между детерминированной обработкой (ETL/ELT, правила) и обработкой агентами на базе LLM. Обосновывать применение ИИ там, где это даёт эффект по качеству, стоимости и скорости. Ставить задачи на разработку агентов и оценивать результат по заранее заданным критериям: точность и полнота извлечения; доля данных, прошедших проверки качества; доля исключений, требующих ручного разбора; время обработки; стоимость инференса. Проектировать происхождение данных (data lineage), аудит действий агентов, каталогизацию и сквозную трассировку, а также участие человека при разборе исключений. Обеспечивать идемпотентность, повторную обработку и обработку ошибок на каждом шаге конвейера. 4. Архитектура, интеграции и данные Анализировать текущий ИТ-ландшафт (as-is) и разрабатывать целевую архитектуру (to-be) с учётом требований к ИИ и данным. Готовить архитектурные описания и модели в ArchiMate, UML, C4, BPMN: диаграммы C1–C3, последовательности, потоки данных. Вести карточки систем в архитектурном репозитории. Проектировать интеграции с корпоративными системами (КПИП/шина, REST API, события, MCP) и источниками производственных данных. Формулировать нефункциональные требования: производительность и масштабируемость (в том числе по инференсу); надёжность, RPO/RTO, DRP; ИБ (грифы доступа, разграничение доступа к данным и документам, защита ПДн, СЗИ); требования к безопасности LLM: защита от prompt injection, утечек данных и галлюцинаций. Выявлять и документировать требования совместно с функциональными заказчиками, ИБ, инфраструктурой и вендорами, переводить бизнес-потребности в архитектурные и технические требования. Развивать корпоративную модель данных и архитектуру хранилищ. 5. Управление качеством и эффективностью Разрабатывать методики тестирования ИИ-решений и проверочные промпты, согласовывать ПМИ. Контролировать качество, стоимость владения и эффективность обработки производственных данных, предлагать оптимизации. Выпускать регламенты и шаблоны ТЗ и ПМИ для ИИ-решений, развивать практику повторного использования компонентов. Требования к кандидату: Высшее образование в области ИТ, прикладной математики или смежной дисциплине Общий опыт в ИТ — от 5 лет, из них не менее 1,5–2 лет в роли архитектора ПО / ИТ-решений или системного аналитика уровня senior Опыт участия в не менее 2–3 реализованных проектах по разработке или внедрению информационных систем Опыт работы в компаниях среднего или крупного масштаба; опыт в госструктурах или системно значимых компаниях — преимущество, но не обязателен Понимание RAG-архитектур, векторных хранилищ, промптинга, агентных подходов (оркестрация, MCP, tool calling). Практический опыт запуска хотя бы одного прикладного решения на LLM. Точность, полнота, CER, построение эталонных наборов, методики приёмки ИИ-решений. Уверенное понимание DWH (слои, ETL/ELT, моделирование, качество данных, НСИ, data lineage). PostgreSQL — уверенно Опыт подготовки ТЗ по ГОСТ 34 и для закупок, критериев приёмки, ПМИ. Опыт приёмки работ у внешнего исполнителя и архитектурного надзора. Уверенное владение C4 и BPMN. ArchiMate/TOGAF — на уровне концепций. UML, PlantUML/draw.io, Confluence. REST API, SOA, паттерны EIP, событийные шины и очереди. Docker, базовое понимание Kubernetes, принципов HA, DR (RPO/RTO) и GPU/CPU-инференса. Принципы ИБ, требования к защите информации, разграничение доступа, работа с ПДн. Выявление, структурирование и согласование ФТ и НФТ. Трассируемость требований. As-is/to-be анализ. Будет преимуществом Опыт работы с отечественными платформами ИИ (в том числе из реестра российского ПО), on-premise-развёртыванием LLM. Опыт с OCR/HTR, обработкой неструктурированных документов. Опыт с Apache Airflow, n8n, Kafka/CDC, dbt и подобными инструментами. Знание Data Governance (каталог данных, мастер-данные). Опыт разработки ADR и оформления в Drawio (C4), навыки Python/SQL для проверки результатов подрядчика. Опыт в нефтегазовой или промышленной отрасли. Мы предлагаем: Возможность работать над сложными и значимыми проектами; Программы обучения и повышения квалификации за счет компании; Широкий социальный пакет: ДМС со стоматологией, компенсация спорта, компенсация санаторно-курортного лечения и отдыха и др.; Премии ко Дню нефтяника и к отпуску; График работы: 5/2 с 09.00 до 18.00; пятница: до 16.45; Офисный режим работы 5/2 с 09:00 до 18:00 в офисе в Москва-сити в башне "Эволюция"; Деловой дресс-код