N

Solutions Architect

Nebius is leading a new era in cloud infrastructure for the global AI economy. We are building a full-stack AI cloud platform that supports developers and enterprises from data and model training through to production deployment, without t…

nebius На сервисе с: 06.10.26 00:34

↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаКанадаСингапурRemote - United StatesУдалёнка

About Nebius:

Nebius is leading a new era in cloud infrastructure for the global AI economy. We are building a full-stack AI cloud platform that supports developers and enterprises from data and model training through to production deployment, without the cost and complexity of building large in-house AI/ML infrastructure.

Built by engineers, for engineers. From large-scale GPU orchestration to inference optimization, we own the hard problems across compute, storage, networking and applied AI.

Listed on Nasdaq (NBIS) and headquartered in Amsterdam, we have a global footprint with R&D hubs across Europe, the UK, North America and Israel. Our team of 1,500+ includes hundreds of engineers with deep expertise across hardware, software and AI R&D.

Customer Experience:

The Customer Experience Team at Nebius AI Cloud involves tackling customers’ challenges and directly impacting their success by solving real-world AI and ML problems at massive GPU cloud scale. You’ll not only resolve issues, but play a key role in shaping clients’ business success by optimizing their AI solutions. Working with advanced GPUs such as H200, B200 and GB200, as well as modern ML frameworks, you’ll influence the development of the Nebius AI Cloud and gain experience at the intersection of infrastructure and AI. With minimal bureaucracy, you’ll have the freedom to innovate, take ownership and drive change. Opportunities for growth are abundant in this vibrant and supportive professional community.

The role

We are seeking a highly skilled and customer-focused professional to join our team as a Solutions Architect specializing in Cloud infrastructure and MLOps. As a Cloud Solutions Architect, you will play a pivotal role in designing and implementing cutting-edge solutions for our clients, leveraging cloud technologies for ML/AI teams and becoming a trusted technical advisor for building their pipelines.

You’re welcome to work remotely from the United States.

Your responsibilities will include: 

  • Act as a trusted advisor to our clients, providing technical expertise and guidance throughout the engagement. Conduct PoC, workshops, presentations, and training sessions to educate clients on GPU cloud technologies and best practices.
  • Collaborate with clients to understand their business requirements and develop solution architecture that align with their needs: design and document Infrastructure as code solutions, documentation and technical how-tos in collaboration with support engineers and technical writers.
  • Help customers to optimize pipeline performance and scalability to ensure efficient utilization of cloud resources and services powered by Nebius AI.
  • Act as a single point of expertise of customer scenarios for product, technical support, marketing teams.
  • Assist to Marketing department efforts during events (Hackathons, conferences, workshops, webinars, etc.)

We expect you to have: 

  • 5 - 10 + years of experience as a cloud solutions architect, system/network engineer, developer or a similar technical role with a focus on cloud computing
  • Bachelor’s degree or foreign equivalent in a related field, or an equivalent combination of education and relevant experience.
  • Strong hands-on experience with IaC and configuration management tools (preferably Terraform/Ansible), Kubernetes, skills of writing code in Python
  • Solid understanding of GPU computing practices for ML training and inference workloads, GPU software stack components, including drivers, libraries (e.g. CUDA, OpenCL)
  • Excellent communication skills
  • Customer-centric mindset

It will be an added bonus if you have: 

  • Hands-on experience with HPC/ML orchestration frameworks (e.g. Slurm, Kubeflow)
  • Hands-on experience with deep learning frameworks (e.g. TensorFlow, PyTorch)
  • Solid understanding of cloud ML tools landscape from industry leaders (NVIDIA, AWS, Azure, Google) 

Key Employee Benefits:

  • Health Insurance: 100% company-paid medical, dental, and vision coverage for employees and families.
  • 401(k) Plan: Up to 4% company match with immediate vesting.
  • Parental Leave: 20 weeks paid for primary caregivers, 12 weeks for secondary caregivers.
  • Remote Work Reimbursement: Up to $85/month for mobile and internet.
  • Disability & Life Insurance: Company-paid short-term, long-term, and life insurance coverage.

Pay Transparency

We offer competitive compensation and benefits packages. Actual compensation will be determined based on job-related factors, including experience, skills, qualifications, the level at which the candidate is hired, and geographic location, consistent with applicable law.

On Target Earnings Range
$250,000—$320,000 USD

Benefits & Perks:

  • Competitive compensation
  • Career growth and learning opportunities
  • Flexibility and ownership
  • Collaborative and innovative culture
  • Opportunity to work on impactful AI projects
  • International environment and talented teams

What's it like to work at Nebius:

Fast moving - Bold thinking - Constant growth - Meaningful impact - Trust and real ownership - Opportunity to shape the future of AI 

Equal Opportunity Statement:

Nebius is an equal opportunity employer. We are committed to fostering an inclusive and diverse workplace and to providing equal employment opportunities in all aspects of employment. We do not discriminate on the basis of race, color, religion, sex (including pregnancy), national origin, ancestry, age, disability, genetic information, marital status, veteran status, sexual orientation, gender identity or expression, or any other characteristic protected by applicable law.

Applicants must be authorized to work in the country in which they apply and will be required to provide proof of employment eligibility as a condition of hire. 

If you need accommodations during the application process, please let us know.

Похожие вакансии Системный архитектор

Другие площадки
В

Team Lead (Python, Go, AI)

вшэ (ниу)На сервисе с: 05.10.26 18:53
от 300k ₽РоссияУдалёнка

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:

  • Python и GO
  • fastAPI
  • Linux
  • SQL
  • БД: Postgresql
  • Дополнительно хорошо: Опыт реализации ИИ решений (RAG, агенты и тд)

Задачи:

  • управлять командой разработчиков: координировать реализацию задач, контролировать технические решения, помогать команде, проводить code-review, декомпозировать задачи;
  • заниматься ростом и развитием команды;
  • развивать и технологически совершенствовать систему аналитики на основе больших данных;
  • участвовать в принятии архитектурных решений — проектировать API, разрабатывать новые сервисы, реализовывать бизнес-логику приложений;
  • проектировать и системно внедрять решения;
  • заботиться о производительности, качестве и устойчивости поставляемых решений.

Мы ожидаем:

  • коммерческий опыт разработки на Python (в качестве бэка или фуллстэка) от 5-и лет;
  • опыт руководства командой от 3-х лет;
  • уверенное владение языком Python 3.8+ и знание инструментов его экосистемы (poetry/pdm, nox/tox, blake), asyncio, fastAPI;
  • высокие коммуникативные навыки (коммуникация с командой, умение объяснять сложные технические решения, дипломатичность);
  • Linux — продвинутый пользователь;
  • знание SQL на хорошем уровне (мы используем PostgreSQL, Clickhouse);
  • владение английским языком на уровне, позволяющем читать и понимать техническую и научную литературу;
  • базовое знание ML.

Будет большим плюсом:

  • опыт построения систем обработки больших объемов данных;
  • опыт внеднерия AI-решений в процесс разработки;
  • знание и опыт программирования на Go;
  • глубокое понимание микросервисных архитектур и опыт самостоятельного проектирования и разработки микросервисов (понимание основных паттернов, REST, observability, масштабирования и так далее);
  • опыт работы с fastmcp, агентными системами.

Мы предлагаем:

  • интересная работа и масштабный проект;
  • обучение (семинары, курсы, тренинги от НИУ ВШЭ, английский);
  • график работы: предпочтительно гибрид Москва (готовы рассмотреть удалённый формат по РФ, гибкое время начало рабочего дня с 8.00 до 11.00;
  • софинансирование ДМС;
  • программы лояльности от крупнейших фитнес-клубов и театров Москвы;
  • доступ к регулярно обновляющейся библиотеке НИУ ВШЭ, а также электронным и аудиокнигам издательства «МИФ»;
  • офис в шаговой доступности от лучших кофеен и книжных Москвы на Мясницкой (м. Лубянка / м. Тургеневская / м. Чистые пруды), скидки в «Даблби», «Ska vi fika?» и «Буквышка» при предъявлении пропуска НИУ ВШЭ.

Соц.сети
Н

Системный архитектор (ML/LLM-сервисы)

Неизвестный работодательНа сервисе с: 05.10.26 15:04
2k–2k ₽РоссияУдалёнка

#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: ••••••••

Соц.сети
Н

Solution Architect

Неизвестный работодательНа сервисе с: 05.10.26 22:15
Зарплата не указанаКазахстанАлматыОфис

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

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.