Архитектор платформы

Компания Capital.com развивает внутренние возможности платформы, где искусственный интеллект играет ключевую роль. Ваша задача - проектировать, создавать, внедрять и поддерживать платформу, включая инфраструктуру и DevOps. Подчиняясь директору по безопасности продуктов, вы станете первым в этой команде и примете важные технические решения, на которых будет строиться будущее.

Как архитектор платформы, вы будете ответственны за архитектуру платформы, которая поддерживает более 1000 сотрудников, включая их доступ к AI-инструментам, таким как Anthropic Claude, OpenAI и другие.

Обязанности:

• Создание архитектуры AI-платформы: референтное проектирование доступа, управления, мониторинга и расширения LLM во всей организации.
• Принимать и обосновывать каждое архитектурное решение для AI-платформы.
• Оценивать и выбирать новые модели, инструменты и фреймворки на рынке.
• Обеспечивать платформу как услугу, позволяя командам запускать агентов в управляемой облачной инфраструктуре.
• Управлять интеграцией Anthropic (Claude API, Claude Code, Anthropic Enterprise), OpenAI и будущими провайдерами, включая контроль доступа к API, управление учетными данными, политику версий моделей, распределение затрат и стандарты использования.
• Устанавливать технические отношения с Anthropic и OpenAI на уровне предприятия.
• Создавать облачную инфраструктуру для AI-нагрузок на AWS и GCP: Bedrock, SageMaker, Vertex AI, Cloud Functions и сопутствующие сервисы (S3, Cloud Storage, IAM, мониторинг).
• Разворачивать и безопасно настраивать n8n, строить автоматизированные рабочие процессы, связывающие LLM с Jira, Confluence, Slack, Google Workspace, HR-системами и собственными источниками данных.
• Проектировать и обеспечивать безопасность MCP серверов и шлюзов, соединяющих AI-агентов с внутренними сервисами.
• Создавать интеграции на Python для AI-инструментов: RAG pipeline, агентские фреймворки, библиотеки prompt-ов и внутренние AI-ассистенты.
• Выполнять практическую работу: писать код, строить рабочие процессы и запускать инструменты самостоятельно.
• Разрабатывать архитектуру защиты данных и безопасности для использования LLM в регулируемой среде, включая классификацию prompt-ов, контроль выходных данных и аудит в соответствии с требованиями FCA, CySEC, ASIC и DORA.
• Обеспечивать наблюдаемость по всей стеке: потребление токенов, стоимость по командам, задержки, ошибки и нарушения политик на облачных платформах и API-провайдерах.
• Создавать фреймворк для внедрения AI, стандарты, шаблоны и материалы для обучения команд по безопасному и последовательному использованию AI.
• Проводить внутренние обучающие мероприятия, писать документацию и оказывать прямую поддержку командам при переходе от случайного использования AI к управляемым процессам.
• Отчитываться о статусе AI-платформы, рисках и дорожной карте перед руководством технологического отдела.

Требования:

• Опыт в инженерии не менее 8 лет, из них минимум 2 года с системами на базе LLM в промышленной эксплуатации.
• Умение работать как первый специалист в функции, самостоятельно расставлять приоритеты, решать проблемы и добиваться результатов без поддержки команды.
• Профессиональные навыки Python на уровне создания надежных инструментов, используемых другими, а не простых скриптов.
• Глубокий практический опыт с API Anthropic и/или OpenAI: функция вызова, использование инструментов, потоковая передача, RAG, управление prompt-ами, оптимизация токенов и версия моделей.
• Опыт работы с агентными платформами, MCP серверами и шлюзами, включая проектирование потоков между AI-агентами и внутренними сервисами.
• Навыки развертывания, конфигурации и поддержки n8n для автоматизации многоступенчатых рабочих процессов на уровне организации.
• Опыт работы с AWS для AI: Bedrock, SageMaker, Lambda, S3, IAM и CloudWatch в промышленной эксплуатации.
• Опыт работы с GCP для AI: Vertex AI, Cloud Functions, Cloud Storage, IAM и Cloud Monitoring.
• Практические навыки DevOps для развертывания и эксплуатации своих разработок.
• Архитектурное мышление: проектирование систем end-to-end, документация компромиссов и защита решений перед руководством.
• Опыт в инженерии безопасности для своих разработок: управление секретами и учетными данными, ротация ключей и принципы наименьших прав в облаке и SaaS.
• Проектирование защиты данных и обеспечения аудита: классификация данных, контроль и журналирование prompt-ов и выходных данных, построение аудита для регулирующих органов.
• Знание угроз LLM, включая внедрение вредоносных prompt-ов, утечку данных через модель, ненадежное использование инструментов и агентов, риски цепочки поставок моделей, знание стандартов OWASP LLM Top 10 или NIST AI RMF.

Желательно:

• Опыт в финтехе, брокерских или финансовых сервисах.
• Знания DORA или ISO 27001:2022 применительно к рискам AI-систем.
• Знакомство с EU AI Act и другими нормативами по AI, а также стандартами управления рисками AI, например, NIST AI RMF или ISO/IEC 42001.
• Опыт с фреймворками оркестрации LLM, такими как LangChain, LlamaIndex или аналогами.
• Опыт работы с инструментами охраны LLM и DLP, такими как Bedrock Guardrails, Vertex AI safety filters или инструментами фильтрации prompt-ов и удаления PII.
• Опыт создания внутренних платформ для разработчиков или центров экспертизы по AI.
• Наличие сертификатов AWS Solutions Architect Professional, Google Professional ML Engineer или эквивалентных.

Capital.com публикует эту вакансию на собственном сайте карьеры. Заявки направляйте напрямую через кнопку "Apply" на этой странице.