Неизвестный работодатель · На сервисе с: 05.10.26 22:15
id 128668Solution ArchitectArchitectquot;Customer location: AzerbaijanCandidates locations: AlmatyLanguage: English A2+, RussianEstimated start date: 30.10.2026Duration: 6 monthsquot;Work from the clients office in AlmatyProject ResponsibilitiesDesign the target microservice architecture for a banking/payment solution.Define service boundaries and areas of responsibility for individual components. https://lnkd.in/dJSwstAG
Вакансии IT (СНГ, ЕС, Весь Мир)
t.me
Team Lead (Python, Go, AI)
Мы приглашаем в нашу команду опытного Тимлида (играющего тренера, который может в код 🙂) для работы над проектом по созданию системы анализа данных iFORA: интеллектуальная система анализа больших данных (собственная разработка ИСИЭЗ НИУ ВШЭ). Система позволяет анализировать более 850 млн документов из уникальной коллекции (научные статьи, патенты, медиа и др.) для поддержки принятия стратегических решений.
Стек технологий:
Задачи:
Мы ожидаем:
Будет большим плюсом:
Мы предлагаем:
#вакансия #fulltime #Middle #удаленка
Архитектор решений
Локация: РФ
Формат: удаленка
Срок: до конца ноября с возможной пролангацией
Вилка: от 1500 до 2000 в час(рубли) бе3 НДС - почасовая оплата
Работа по договору с ИП(статус ИП у вас)
Архитектурный и инфраструктурный стек:
Kubernetes, Docker, Helm, Nginx/Ingress, Kafka/RabbitMQ, Redis, PostgreSQL, Object Storage, API Gateway, Vault, Keycloak/ADFS, Prometheus, Grafana, OpenSearch.
ML / MLOps стек:
Python, FastAPI, vLLM, Triton, PyTorch, MLflow, ClearML, Airflow, GitLab CI/CD.
Интеграционный стек:
REST, WebSocket, OpenAPI, AsyncAPI, ETL, корпоративные IAM/SSO, LDAP/AD.
Требования:
1. Архитектура highload-сервисов:
Опыт проектирования высоконагруженных распределённых систем: горизонтальное масштабирование, отказоустойчивость, балансировка нагрузки, кэширование, очереди, rate limiting, graceful degradation.
2. Архитектура ML/LLM-сервисов:
Опыт проектирования архитектуры LLM-сервисов для промышленной эксплуатации: inference-serving, batch/online processing, fvector storage, orchestration пайплайнов, GPU workload management.
3. Интеграция в корпоративный ИТ-ландшафт:
Опыт встраивания ML-сервисов в корпоративную архитектуру: интеграция с API Gateway, IAM/SSO, корпоративными шинами, системами мониторинга и журналирования.
4. Микросервисная и событийная архитектура:
Понимание микросервисного подхода, SOA, event-driven architecture, async-взаимодействия, брокеров сообщений и потоковой обработки данных.
5. Контейнеризация и оркестрация:
Уверенное знание Docker, Kubernetes, Helm, ingress/service mesh, принципов деплоя и эксплуатации контейнеризированных решений.
6. Облачная и on-prem архитектура:
Опыт проектирования решений как в on-prem, так и в private/public cloud, понимание hybrid architecture, multi-zone deployment, disaster recovery, backup/restore, SLA/SLO/SLI.
7. Интеграционные технологии и API:
Опыт проектирования REST//WebSocket интеграций, контрактов взаимодействия, схем авторизации и маршрутизации.
8. Безопасность и корпоративные стандарты:
Знание принципов ИБ: TLS/mTLS, JWT, OAuth2, OIDC, SAML/ADFS, RBAC/ABAC, secrets management, требования к защите ПДн и чувствительных данных.
9. Данные и хранилища:
Понимание архитектуры хранения и обработки данных: PostgreSQL/Redis/Object Storage.
10. Observability и эксплуатация:
Опыт проектирования мониторинга и сопровождения сервисов: метрики, логи, трассировки, алерты, capacity planning, performance profiling, incident/problem management.MLOps / DevOps практики:
Понимание CI/CD для ML-сервисов, model registry, experiment tracking, reproducibility.
11. Технический стек и языки:
Понимание Python, SQL, Bash, Git. Умение читать код и проектировать архитектуру с учётом ограничений фреймворков и runtime.
12. Архитектурная документация:
Опыт подготовки архитектурных артефактов: C4/UML/, схемы интеграции, NFR, ADR, security/data flow diagrams.
13. Опыт и уровень:
Практический опыт работы системным/solution/enterprise architect от 3х лет, общий опыт в ИТ от 5 лет. Опыт с LLM-продуктами или платформами данных.
Дополнительно
● Опыт проектирования GPU-инфраструктуры и inference-контуров для LLM/embedding/reranking сервисов.
● Понимание особенностей vLLM, Triton Inference Server, ONNX Runtime, MLflow, ClearML.
● Опыт выбора архитектуры под разные профили нагрузки: low latency / high throughput / batch / streaming.
● Навык оценки стоимости владения архитектурой: CAPEX/OPEX, стоимость GPU/CPU/Storage/Network.
● Опыт проектирования мультитенантных платформ и контуров изоляции.
● Знание практик FinOps / Capacity planning будет плюсом.
● Опыт прохождения архитектурных комитетов, согласования решений с ИБ, инфраструктурой и корпоративными архитекторами.
● Навык формализации нефункциональных требований: производительность, доступность, безопасность, сопровождаемость, масштабируемость.
● Понимание специфики корпоративной интеграции: legacy-системы, ограниченные контуры.
Для связи: ••••••••
iFellow – ИТ компания нового поколения, предлагающая сервисно-ориентированный подход к разработке ПО, тестированию и сопровождению информационных систем для бизнеса. Компания iFellow объединила в себе лучшие российские практики и передовой зарубежный опыт реализации проектов любой сложности для развития информационных технологий и бизнес-процессов.
iFellow работает на ИТ рынке с 2015 года. Начиная с 2018 года, основной специализацией компании стало направление комплексной системной интеграции и разработка программного обеспечения. Сегодня компания предлагает целый ряд инновационных решений для финансовых, страховых и телекоммуникационных компаний, грузовой и пассажирской авиации, нефтегазовой отрасли, сельского хозяйства, а также ритейла и логистики.
Мы сейчас находимся в поиске Архитектора сервисов на проект одного из крупнейших банков РФ.
Требования:
Задачи:
Условия:
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.