Описание
Клиент развивает голосового помощника в автомобиле до AI-компаньона. Облачный сервис оркестрации AI получает запросы от автомобилей, маршрутизирует их к LLM, инструментам и агентам, и возвращает ответы или действия автомобилю. DXC Luxoft выступает в роли end-to-end партнёра по разработке, работая с инженерами клиента на платформе Azure.
Задачи
•Владеть и развивать архитектуру backend-сервиса, включая маршрутизацию, бизнес-логику, оркестрацию, декомпозицию сервисов и структурный дизайн для долгосрочной изменяемости
•Определять и контролировать контракты интерфейсов между автомобилями, LLM, инструментами и агентами, включая версионирование и эволюцию через поколения автомобилей
•Проектировать интеграции, обращённые к автомобилю, включая REST и gRPC/protobuf API, Viwi, AIDL, OAuth2, mTLS, интеграцию с клиентским IdP и внутренние интерфейсы хоста и телеметрии
•Проектировать потоковую архитектуру для инкрементального завершения чата, транскрипции ASR в реальном времени и воспроизведения TTS во время синтеза, включая буферизацию, управление соединениями, обработку ошибок, отмену и прерывание
•Владеть слоем интеграции LLM, включая нормализацию и обработку промптов, форматирование ответов для дисплеев автомобиля, подготовку контекста, управление диалогом и детерминированные ответы автомобиля через системные промпты и guardrails
•Проектировать оркестрацию агентов для маршрутизации запросов к LLM, внутренним инструментам или внешним агентам, включая обработку мульти-интентов и модель маршрутизации LangGraph
•Проектировать интеграции инструментов и агентов для навигации, поиска медиа и развлечений, запросов знаний, календаря и почты, сервисов POI и мест, а также сервисов данных автомобиля
•Определять архитектуру RAG и персистентности, включая стратегию и жизненный цикл эмбеддингов, дизайн векторного хранилища, дизайн схемы, тюнинг, миграции и ответственность за хранилища данных
•Разрабатывать концепции масштабирования и нагрузки для серийной эксплуатации, а также концепции безопасности, защиты данных и соответствия автомобильным стандартам, включая минимизацию данных в телеметрии и трейсах
•Владеть архитектурой end-to-end наблюдаемости с использованием распределённого трейсинга, трейсинга и оценки промптов, метрик, дашбордов, пороговых значений алертов и маршрутизации
•Обеспечивать соответствие архитектуры операционным целям, включая 99.5% SLO доступности, разрешение инцидентов в течение 24 часов, поддержку второй и третьей линии в рабочие часы, структурированное управление версиями, релизами и развёртыванием
•Гарантировать обратную совместимость для существующих поколений автомобилей, включая автомобили с модельного года 2021
•Устанавливать и обеспечивать соблюдение инженерных стандартов с командами разработки, включая обзоры API и интерфейсов, контроль качества кода на Python, дизайн CI/CD пайплайнов и структуру IaC-модулей Terraform/Terragrunt
•Быть техническим контрагентом для архитекторов клиента и команд по автомобилям, backend и UX; вести архитектурную документацию, работать с инструментами управления требованиями клиента и обеспечивать техническое руководство распределённой командой разработки и AI Ops в рамках Scrum
Требования
•8+ лет опыта в backend-разработке или распределённых системах, включая 3+ года в роли архитектора или технического лида с end-to-end владением дизайном production-системы
•Экспертные навыки Python, включая FastAPI и async, с практическим опытом потоковых архитектур, таких как SSE, WebSocket или gRPC streaming, back pressure и отмена
•Подтверждённый опыт проектирования production LLM-систем, включая оркестрацию на основе инструментов и агентов, стратегии промптов, структурированные выводы, обработку ограничений и guardrails
•Production-опыт с Azure OpenAI Service или OpenAI API, включая миграции версий моделей и проблемы совместимости
•Сильные навыки проектирования API и интерфейсов, включая REST, gRPC/protobuf, версионирование, обратную совместимость, OAuth2 и mTLS
•Глубокий опыт PostgreSQL, включая дизайн схем, тюнинг и миграции Alembic; опыт с эмбеддингами и векторным поиском для RAG
•Опыт с Kubernetes и оркестрацией контейнеров, включая развёртывание, масштабирование, секреты и конфигурацию, сети и балансировку нагрузки; опыт архитектуры Azure с AKS или Container Apps, Managed Identity, Key Vault и Monitor
•Опыт с Terraform Infrastructure as Code, включая переиспользуемые модули, разделение окружений, удалённое состояние и блокировки, интеграцию с CI/CD и управление жизненным циклом
•Продемонстрированная ответственность за эксплуатацию production-сервисов, включая мониторинг, алертинг, трейсинг OpenTelemetry, управление инцидентами и проблемами, управление патчами и релизами, оптимизацию задержек и затрат по заданным целям
Будет плюсом
Опыт в автомобильном или бортовом ПО, платформы MIB3/E³/SDV, Android Automotive и AIDL, Viwi, сервисы телеметрии и конфигурации автомобиля, SOA/микросервисные/зональные E/E архитектуры, оценка LLM и regression-тестирование промптов, LangFuse, DeepEval, Ragas, PromptFlow, метрики достоверности и галлюцинаций, латентность P95, WER/CER, интеграция стриминговых ASR/TTS, условия речи в салоне, HumeAI и эмпатичный дизайн диалога, MongoDB и CosmosDB, семантическое кэширование и оптимизация стоимости токенов в масштабе флота, автомобильные фреймворки качества/безопасности/AI governance, а также опыт приёма и стабилизации работающей системы от предыдущего поставщика.
Условия
Условий в вакансии нет.
