Описание
Мы AI-команда Бургер Кинг. Ежегодно мы запускаем в продакшн десятки новых AI/ML-продуктов: от высоконагруженных рекомендательных систем до распределенных систем скоринга (CV, Ценообразование), внутренних RAG-платформ и enterprise-сервисов на базе LLM. Наш AI-стек активно развивается и превращается в масштабную экосистему. Чтобы эта экосистема работала как часы, легко масштабировалась и была защищена от любых сюрпризов со стороны других систем, мы ищем сильного Системного архитектора.
Задачи
•Проектирование новых AI/ML-сервисов: Архитектура для рекомендательных систем, RAG-пайплайнов, систем принятия решений и LLM-интеграций в production.
•Расчет Capacity и планирование масштабирования (от текущих сотен к тысячам RPS).
•Многоуровневый системный дизайн: От способности быстро «набросать» жизнеспособную архитектуру при старте продукта до детальной проработки L1/L2 схем (C4) и создания Sequence/Component диаграмм.
•Интеграция и API-контракты: Проектирование микросервисного и событийно-ориентированного взаимодействия. Проактивное управление контрактами со смежными системами (DWH, витрины, кассы, учетные системы) и выстраивание процессов аккуратного версионирования для защиты ML-контура от breaking changes.
•Взаимодействие со стейкхолдерами: Переговоры с владельцами других систем. Выстраивание процессов, при которых интеграции и изменения прозрачно согласуются с архитектурой нашего AI-департамента.
•Технологическое видение: Выбор оптимальных архитектурных паттернов, баз данных (РСУБД, колоночные, векторные) и решений для минимизации техдолга и обеспечения SLA/SLO наших сервисов.
Требования
•Опытный архитектор: уверенный опыт проектирования распределенных, высоконагруженных и отказоустойчивых систем (микросервисы, REST/gRPC, Kafka/RabbitMQ).
•Понимает ML-специфику: работал с архитектурой продакшн ML-решений. Понимает, как устроены жизненные циклы моделей, пайплайны инференса, работа с векторными БД и современными AI-инструментами.
•Владеет стандартами проектирования: уверенно использует C4, UML (Sequence, Activity) для создания артефактов, понятных как разработчикам, так и продуктовым овнерам.
•Умеет договариваться и защищать решения: отличные навыки переговоров, способен аргументированно отстаивать архитектуру перед смежниками и выстраивать надежные границы ответственности.
•Понимает современную инфраструктуру: знает, как устроен Kubernetes, CI/CD пайплайны и инструменты Observability (Prometheus, Grafana, ELK), чтобы проектировать отказоустойчивые конвейеры без отрыва от реальности.
Условия
•Технологически сильная команда (Senior MLE, MLOps, DE) без лишней корпоративной зашоренности и легаси-ограничений.
•Возможность определять архитектурный ландшафт и стек перспективного AI-направления крупной компании.
•Постоянный поток нетривиальных системных задач.
•Современный, развивающийся стек: Kubernetes, Kafka, ClickHouse, векторные хранилища (Milvus/Qdrant), Redis/Dragonfly, MLflow и др.
