FDE AI/ Solutions Architect (AI, Python/Data)

Про посаду

FDE AI/ Solutions Architect (AI, Python/Data)

Єреван / Польща / Україна / Сербія / Валенсія

Engineering – AI practice - David Sarkisyan /

Full-time /

Remote

Подати заявку на цю роботу

Про Provectus

• Provectus є AWS Premier Partner та Anthropic Strategic Partner, працюючи на кордоні застосованої штучної інтелектуальності. Ми допомагаємо підприємствам перетворювати AI на вимірювані бізнес-результати - через спеціальні додатки, керовані послуги та консультаційні заходи. З офісами в Північній Америці, ЛАТАМ та EMEA, ми співпрацюємо з клієнтами по всьому світу.
• Наша робота зосереджена на двох вертикалях - Фінансові послуги та страхування та Охорона здоров'я та біологічні науки - де ми розгортаємо п'ять попередньо побудованих AI Blueprints: Submission Flow, Portfolio Lens, Asset Flow, Revenue Flow та Evidence Lens. Кожен Blueprint перебудовує критичний бізнес-процес з нуля, відправляється з робочого коду та налаштований під конкретну книгу клієнта, регуляторів та операційну позицію.
• Наша команда має більше 100 сертифікацій AWS, сертифікована в програмі Agentic SDLC Anthropic, і спільно реалізує заходи AI Blueprint.

Де ця посада розташована

Ви будете працювати в невеликій старшій групі разом з FDX; наш цикл доставки є Sprint → Enable → Realize:

• Forward Deployed Executive (FDX) відповідає за комерційні відносини та бізнес-результати. Працює разом з керівництвом клієнта або на рівні C-suite для досягнення ключових показників ефективності клієнта - зростання доходів, зниження витрат, зниження ризику.
• Forward Deployed Engineer (FDE) вбудовується в клієнта, щоб змінити спосіб роботи цього клієнта. Ви відповідаєте за метод; ніхто не видає вам квитка. Ви відображаєте робочий процес клієнта так, як він насправді відбувається, визначаєте бізнес-проблему під ним, будуєте робочий AI-рішення, презентуєте клієнту на мові результатів і передаєте його. Provectus має галузеві Blueprints - робочі системи, які вже відправлені клієнтам у тій самій галузі - тому ви починаєте з виконання коду та його налаштування під конкретну книгу цього клієнта, регуляторів та операційну позицію. Вас оцінюватимуть за тим, чи змінились цифри бізнес-підрозділу, а не за годинами або обсягом доставки.

Обов'язки

Зайняти місце

• Сідати з клієнтом та Forward Deployed Executive на початку взаємодії. Вивчати функцію зсередини, а не з документа з вимогами, і переробляти функцію з перших принципів.
• Досягти робочої володіння новою областю - страхове підписання, цикл доходів у сфері охорони здоров'я, потік активів.

Будувати

• Проектувати та відправляти виробничі GenAI системи в середовище клієнта (хмарні дані, LLM-базовані та агентські AI рішення). Реалізувати та оптимізувати RAG системи для виробничих випадків використання.
• Створити оціночну обв'язку перед створенням функції. Визначити, що означає працювати, інструменталізувати це та дозволити оцінкам керувати дизайном.
• Написати виробничий код по всьому стеку - AI, сервіси бекенду, трубопроводи даних. Ми вибираємо інструменти, які підходять клієнту.
• Запускати системи в продакшн на AWS (GCP або Azure там, де цього вимагає клієнт): контейнеризовані, CI/CD, автоматизовані тести, моніторинг та підтримка після нашого відходу. Передавати систему клієнту.
• Починати з блок-схеми та подавати її. Те, що ви дізнаєтесь у полі, стає базовою лінією, з якої починається наступне завдання.
• Керувати архітектурними оглядами, створювати технічні документи про дизайн та сприяти стандартам. Навчати інженерів та ділитись знаннями по всій команді.

Володіти результатом.

• Працювати в парі з FDX, який несе відповідальність за KPI бізнес-підрозділу. Вашу роботу оцінюють за тим самим показником.
• Володіти технічним напрямком технічних пропозицій та визначення обсягу. Сприяти адаптації. Управління змінами є частиною інженерної роботи тут.
• Бути достовірним для інженерів клієнта та їх виконавців.
• Формувати те, до чого ми зобов'язуємось, перш ніж зобов'язуватись.

Вимоги

Миндсет

• Проактивний та самостійний; визначайте проблеми до того, як їх вам дають
• Комфорт з невизначеністю та відповідальністю. Взаємодії починаються недостатньо визначеними за задумом. Заповнення цієї прогалини - це робота
• Володіння англійською B2+, комфорт у співпраці по розподіленим, багатокультурним командам

Взаємодія з клієнтом

• Ви готові витратити час на розуміння та виконання чужої роботи на стороні клієнта, перш ніж написати рядок коду
• Достовірний для старших зацікавлених сторін - ви можете вести розмову про перепроектування з главою бізнес-підрозділу та розмову про обсяг з CTO, презентуючи їм результати
• Ви можете створити скопійований, поетапний план доставки з чіткими результатами, залежностями та ризиками - і оцінити, скільки коштуватиме його створення та експлуатація

Технічна глибина

• 7+ років у створенні та експлуатації виробничих систем.
• Міцні основи AI/ML. Ви розумієте, що моделі роблять достатньо добре, щоб обґрунтовано міркувати про режими збоїв
• Проектування та відправка в продакшн LLM додатків та агентських робочих процесів - не демонстрації, не POCs, не ноутбуки
• Оркестрація агентів: багатоетапні робочі процеси, графічна оркестрація, використання інструментів, управління станом та відновлення після часткової невдачі
• Досвід роботи з LLM API (Anthropic, AWS Bedrock, або OpenAI) та агентськими фреймворками.
• Досвід у створенні та оптимізації RAG систем в продакшні
• Міцні інженерні основи - потрапивши в незнайомий кодбес або мову, ви продуктивні. Знання Python та/або TypeScript; глибина має більше значення, ніж стек.
• Досвід у прийнятті та захисті архітектурних рішень
• Практичний досвід у продакшні AWS: Bedrock, Bedrock AgentCore, Lambda, ECS, S3, SQS, ECR або подібне. GCP або Azure - плюс
• Хмарна доставка: контейнери, ECS або Kubernetes, IaC та CI/CD, застосовані до AI трубопроводів
• Ви оцінюєте. Ви створили або володіли набором оцінок для недетермінованої системи, і можете пояснити, що ви вимірювали, як ви створили базову правду та що блокувало випуск
• Моніторинг моделей та агентів, виявлення зміщення
• Дисципліна витрат та затримок: рівні моделей, кешування та здатність сказати, скільки коштує запуск навантаження, перш ніж він почнеться
• Практичний досвід у продакшні з еkosistemoю Claude - Claude Code, CLAUDE.md, хуки, файли навичок. Специфікаційно-орієнтований розвиток - написання наміру, обмежень та критеріїв прийнятності перед тим, як дозволити агенту будувати - є сильним плюсом
• MCP: ви можете сказати, чому агент вважає за краще це до REST інтеграції. Написання сервера - плюс

Буде плюсом

• Попередній досвід як засновник, CTO або інженерний керівник, який вирішив повернутись до індивідуального внеску
• Досвід у одній з галузей: фінансові послуги, страхування, охорона здоров'я
• Консалтинг, професійні послуги або інша вбудована клієнтоорієнтована доставка
• A2A: ви можете пояснити взаємодію агент-агент
• Сертифікації AWS та Claude Code
• Досвід у CI/CD трубопроводі (GitHub Actions, GitLab CI)
• Досвід у додатковій мові (Go, TypeScript або Rust)
• Досвід роботи з Apache Spark, Apache Airflow, Kafka

Ми пропонуємо

• Шанс сформувати, як провідні підприємства по всій ЛАТАМ, Європі та Північній Америці впроваджують AI, від стратегії до першого розгортання
• Форвард-розгорнута модель, що працює в невеликих старших командах разом з головними архітекторами та інженерами форвард-розгортання
• Зростаюча практика доставки AI, де ви допомагаєте створювати інструменти та фреймворки, а не просто використовувати їх
• Культура, дружня до віддаленої роботи
• Внутрішні навчальні програми з повною підтримкою для Claude, AWS та інших професійних сертифікацій, відвідування конференцій
• Кар'єрний ріст; ми активно розвиваємо наших інженерів
• Доступ до останніх інструментів AI та преміум-підписок
• Довгострокове співробітництво B2B
• Приватне медичне страхування або бюджет на ваші медичні потреби
• Оплачувана хвороба, відпустка та свята
• Обладнання та вся техніка, яка вам потрібна для комфортної, продуктивної роботи

Як ми наймаємо

1. Вступна розмова. Посада, ваш досвід та прагнення, технічні питання.
2. Технічний інтерв'ю з живими інженерними сесіями. Реальні проблеми, ваш власний редактор, ви можете використовувати LLM-асистента
3. HR інтерв'ю. М'які навички та очікування
4. HM інтерв'ю. Технічні питання; можлива живе інженерна сесія

Ми можемо використовувати інструменти штучного інтелекту (AI) для підтримки частин процесу найму, таких як перегляд заявок, аналіз резюме або оцінка відповідей та виявлення потенційних невідповідностей або сигналів перевірки в матеріалах заявки на основі доступної інформації. Ці інструменти допомагають нашій команді з підбору персоналу, але не замінюють людське судження. Остаточні рішення про найм приймаються людьми. Якщо ви хочете отримати більше інформації про те, як обробляються ваші дані, будь ласка, зв'яжіться з нами.

Подати заявку на цю роботу

Домашня сторінка Provectus

Роботи забезпечуються