Старший ИТ-архитектор

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.

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

ARCHPLAY development — инвестиционно-девелоперская компания, работающая на рынке города Москвы. Ключевая специализация компании — девелопмент жилой и коммерческой недвижимости.

Ищем специалиста, который поможет объединить корпоративные информационные системы в единую цифровую экосистему, выстроить надежные интеграции и разработать архитектуру локальной AI-платформы компании.

Что нужно делать:

• Анализировать существующую ИТ-архитектуру компании, разрабатывать целевую архитектуру корпоративных систем и план их развития;
• Проектировать интеграции между 1С, БИТ.ФИНАНС, CRM, Битрикс24, ЭДО, BI и другими цифровыми сервисами компании;
• Разрабатывать архитектурные схемы, интерфейсы API, потоки данных и требования к взаимодействию информационных систем;
• Проектировать архитектуру локальной AI-платформы, включая интеграцию ИИ-сервисов с корпоративными данными и системами;
• Определять технические требования к производительности, безопасности, отказоустойчивости и масштабируемости решений;
• Проводить архитектурную экспертизу решений подрядчиков, контролировать соответствие разработок согласованным требованиям;
• Формировать техническую документацию, выявлять архитектурные риски и предлагать решения по модернизации ИТ-ландшафта компании.

Что хотим видеть:

• Высшее техническое или ИТ-образование;
• Опыт от 3 лет в проектировании и развитии корпоративных информационных систем и интеграционных решений;
• Практический опыт работы с архитектурой 1С, CRM, BI и серверной инфраструктурой;
• Знание принципов построения архитектуры приложений и данных, API, SQL, интеграционных решений и методов моделирования UML/C4;
• Понимание требований к информационной безопасности, производительности и отказоустойчивости корпоративных систем;
• Опыт работы с инструментами архитектурного моделирования, Git и системами технической документации; знание Linux, Docker и технологий локального развертывания AI-сервисов — преимущество;
• Системное мышление, умение находить технически обоснованные решения, работать с разработчиками и объяснять сложные технические вопросы бизнес-заказчикам.

Что предлагаем:

• Официальное оформление по ТК РФ, полностью официальная и своевременная зарплата, уровень дохода обсуждается с финальным кандидатом;
• ДМС (после испытательного срока);
• Современный офис в МФК «IQ квартал» (Москва-Сити, м. Деловой центр);
• График работы 5/2:
  - Пн–Чт: 10:00–19:00;
  - Пт: 10:00–18:00.
• Комфортные условия: оборудованная кухня, кофе-зона;
• Возможности для развития: обучение, тимбилдинги, профессиональный рост в дружном коллективе, корпоративные мероприятия.

Наш Департамент аналитических решений (ДАР) погружен во все современные направления работы с данными: BI-системы и системы аналитической отчетности; хранилища и витрины данных; продвинутая аналитика и Big Data; прикладные продукты с использованием Machine Learning; управление данными (Data Governance, Data Quality); разработка методологии и стратегии работы с данными, разработка GenAI платформ.

Мы стартуем создание корпоративной AI-платформы для автоматизации и оптимизации бэк-офисных процессов крупного заказчика. На платформе будут реализованы как классические ML-подходы, так и GenAI-решения (LLM, агенты, RAG) для решения задач анализа данных, поддержки принятия решений и интеллектуальной обработки документов.

Особенность проекта - enterprise-инфраструктура, повышенные требования к информационной безопасности, работа в закрытых контурах и необходимость учитывать регуляторные ограничения, в том числе при взаимодействии с государственными структурами.

Мы ищем Solution Architect / AI Architect с сильным фундаментом проектирования сложных корпоративных систем (Backend, Frontend, DWH, Data Engineering или Enterprise Architecture)​​​ и практическим опытом перехода в направление GenAI.

Важная часть роли - участие в пресейлах: взаимодействие с заказчиками, выявление потребностей, формирование технических концепций и защита архитектурных решений.

Задачи, которые предстоит решать:

• Проектировать архитектуру AI/ML-решений полного цикла: от анализа бизнес-требований и выбора подхода до промышленной эксплуатации.
• Декомпозировать бизнес-задачи заказчика в AI-кейсы, определять архитектурные компоненты, технологические зависимости и метрики эффективности.
• Выбирать и обосновывать выбор технологического стека AI-решений с учётом ИБ, закрытых контуров и enterprise-ограничений.
• Проектировать архитектуру работы с данными, LLM-пайплайнов, обучения, inference, мониторинга и интеграции с корпоративными информационными системами.
• Проектировать GenAI-решения: LLM, RAG, embeddings, AI Agents, orchestration и механизмы оценки качества ответов.
• Обеспечивать соответствие архитектурных решений требованиям регуляторов и политик информационной безопасности.
• Подготавливать и защищать архитектурные решения и проектную документацию перед заказчиком.
• Вести архитектурное сопровождение реализации: контроль технических решений на этапах PoC, пилотирования и промышленного внедрения.
• Формировать архитектурные шаблоны и best practices для масштабирования и тиражирования решений.

Что важно для нас:

• Не менее 7 лет опыта в IT-разработке, из них не менее 3 лет в роли Solution Architect / Software Architect / Technical Architect или аналогичной позиции.
• Не менее 1 года практического опыта в GenAI: проектирование и запуск AI-решений на базе LLM.
• Опыт архитектурного проектирования и внедрения GenAI-решений полного цикла: от анализа бизнес-задачи и выбора технологий до интеграции и запуска.
• Опыт проектирования enterprise-решений с учётом требований к масштабируемости, отказоустойчивости, производительности и информационной безопасности.
• Знание принципов MLOps/LLMOps и жизненного цикла AI-моделей.
• Опыт участия в пресейлах IT-проектов: сбор требований, проработка технических концепций, подготовка и презентация архитектурных решений заказчику.
• Навыки архитектурного проектирования, подготовки технической документации и защиты принятых решений.

Что будет большим плюсом:

• Опыт проектирования on-premise AI/LLM-решений и работы в закрытых контурах.

• Опыт реализации проектов для государственных заказчиков или крупных регулируемых организаций.

• Знание требований 152-ФЗ и практический опыт взаимодействия с подразделениями информационной безопасности.

Что мы можем предложить:

• Официальное оформление в штат аккредитованной ИТ-компании.

• Заработную плату обсуждаем индивидуально по итогам тех. собеседования.

• Гибкое начало рабочего дня.

• Гибридный формат работы: удаленка / очные встречи командами или работа в офисе (Москва, Санкт-Петербург). Периодически могут быть командировки.

• Индивидуальный план развития: подбираем задачи для роста экспертизы, выделяем бюджет на обучение, предоставляем курсы и программы обучения (в т.ч. английскому языку), предоставляем обратную связь, регулярно обсуждаем развитие.

• Постоянный профессиональный и личный рост, самостоятельность в работе.

• Открытая корпоративная культура, минимум бюрократии и отчётов, а совещания только по необходимости и с чёткой программой.

• Корпоративный мерч.

• Корпоративный университет, наставничество и развитие, полис ДМС.

• Активности: волейбол, футбол, сквош и беговой клуб, участие в экологических программах.

Приходи к нам в команду, будем вместе создавать крутые и полезные вещи!