# Обзор этой роли
В роли Staff Enterprise Architect вы будете проектировать и развивать то, как внутренние системы GitLab настраиваются, интегрируются, работают и масштабируются для поддержки быстро растущего бизнеса. Подчиняясь директору по корпоративной архитектуре и интеллектуальной автоматизации на базе ИИ, вы будете применять все четыре архитектурные «линзы» (бизнес, приложения, данные и технологии) к системам в вашей зоне ответственности, рассматривая ИИ как постоянный фактор в каждой из них, а не как отдельное направление работы.
Стратегия на уровне всей компании, направление портфеля и владение стандартами — зона ответственности директора. Ваша задача — глубина: превращать это направление в дизайны, достаточно детальные для реализации, и быть человеком, которому доверяют самые сложные технические проблемы в компании. Вы не будете управлять людьми. Вы будете вести через архитектуру — как партнёр инженерных команд Applications, а также Integration, RPA и Intelligent Automation, и как ревьюер в Architecture Review Board, где цель — сделать архитектуру катализатором, а не барьером.
Чем вы будете заниматься
Бизнес-архитектура
•В сотрудничестве с product management и владельцами процессов описывать текущие процессы и возможности, поддерживаемые системами в вашей зоне ответственности, связывая каждую возможность с поддерживающими системами, владельцами и системами учёта (systems of record), и выявлять и устранять случаи, когда эти системы создают трение, ручные передачи или дублирование работы, включая передачи, которые ИИ-агент может полностью убрать.
•Проектировать сквозные процессы, охватывающие front-office и back-office системы, включая вывод новых продуктов, CPQ и quote-to-cash, биллинг и признание выручки, продления и record-to-report, вместе с процессами обслуживания клиентов, которые идут параллельно, включая управление обращениями и эскалациями, правами (entitlements) и обязательствами по уровню сервиса, а не оптимизировать одну систему изолированно.
•Перепроектировать рабочие процессы до их автоматизации, чтобы мы не закрепляли сломанные процессы в новом инструментарии. Для каждого шага решать, что должен обрабатывать ИИ-агент, что — детерминированная автоматизация, а что остаётся за человеком.
Архитектура приложений
•В сотрудничестве с инженерными командами Applications выступать их встроенным архитектором, готовя высокоуровневые дизайны и паттерны для изменений в Salesforce, NetSuite, Zuora, Zendesk и других ключевых платформах. Отдавать предпочтение конфигурации и поддерживаемым паттернам расширения, а не кастомизации; оценивать встроенный ИИ каждой платформы до создания чего-либо собственного и поддерживать дорожные карты систем в соответствии с корпоративными стандартами.
•Проектировать с учётом сопровождаемости и поддержки: чёткое владение сервисами, наблюдаемость и обработка ошибок в интеграциях, документированные runbook'и и реалистичная полная стоимость владения.
•Глубоко разбираться в платформах в вашей зоне ответственности, быть в курсе release notes, опубликованных лимитов, поведения API и известных ограничений, чтобы дизайны учитывали то, что платформа реально делает, а не то, что обещает документация.
•Управлять изменениями приложений, ревьюируя значимые предложения по разработке, изменения модели данных и добавление сторонних пакетов до их фиксации, давая командам ясное и своевременное решение и поддерживая платформы на поддерживаемых версиях и готовыми к обновлению.
•В сотрудничестве с техническим лидом каждого домена или с вендором, если это лучший источник, проводить ежеквартальные health check'и Salesforce, NetSuite, Zuora, Zendesk и Workato, измеряя объём кастомизации относительно опубликованных потолков каждой платформы по API и governor limits, автоматизации, хранилищу, объёмам транзакций и тикетов, потреблению ИИ и лицензиям. Публиковать отчёт-карточку с запасом по лимитам, тем, что приближается к лимиту, и тем, кто отвечает за исправление.
Архитектура данных
•Проектировать потоки данных между операционным и аналитическим контурами, включая паттерны извлечения и grounding, делающие корпоративные данные пригодными для ИИ, наряду с API-first интеграциями, event-driven паттернами, batch-пайплайнами, моделями хранилища данных и reverse ETL обратно в бизнес-системы.
•Проектировать паттерны доступа к данным и их обработки, соответствующие требованиям конфиденциальности, резидентности и SOX, задавая явные границы того, что модели и агенты ИИ могут читать, хранить или с чем могут действовать, плюс контроль на уровне полей для чувствительных клиентских и финансовых данных.
•Устанавливать контракты интеграции и данных между системами, чтобы потребители downstream не страдали от изменений схемы upstream.
Технологическая архитектура
•Определять паттерны платформ и интеграций для систем в вашей зоне ответственности, охватывая iPaaS (Workato), управление идентификацией и доступом, работу с секретами и облачные сервисы, от которых зависят эти системы. Определять, как каждая система предоставляет свои возможности ИИ-агентам — через API, интерфейсы инструментов и ограниченные разрешения.
•В сотрудничестве с Infrastructure проектировать с учётом надёжности и масштаба: стратегия окружений, управление sandbox и тестовыми данными и нефункциональные требования, при этом CI/CD и disaster recovery остаются в их зоне ответственности.
•В сотрудничестве с Security проектировать аутентификацию, авторизацию и межсервисный доступ для систем в вашей зоне ответственности, применяя стандарты, которые задают они и директор.
•В сотрудничестве с корпоративной командой ИИ по каждому use case рекомендовать, лучше ли потребность закрыть доменным ИИ, встроенным в бизнес-приложение, или общей корпоративной возможностью ИИ, применяя их framework принятия решений и управления моделями, и собирать доказательства, на которых основана каждая рекомендация: доступ к данным и чувствительность, повторное использование между функциями и стоимость.
•Мониторить и оптимизировать потребление облака и платформ: right-sizing, управление лицензиями и лимитами API и устранение расходов на неиспользуемую или дублирующуюся мощность.
Во всех четырёх доменах
•Готовить дизайны, по которым строят команды: целевые архитектуры, записи решений, референсные паттерны и высокоуровневые дизайны для крупных проектов и значимых изменений платформ. Описывать их с достаточной детализацией для реализации: модели данных, маппинги на уровне полей, поведение при ошибках и повторах, режимы отказа и то, как оценивается вывод ИИ, где дизайн его использует. Каждый дизайн должен соответствовать SOX, внутреннему контролю и требованиям безопасности.
•Соавторить эти дизайны с инженерными командами и сопровождать их на этапе сборки: принимать решения по компромиссам, снимать неоднозначность в спецификации и разблокировать решения, чтобы поставка не останавливалась.
•Лично брать самые сложные технические проблемы в ваших доменах, создавая proof of concept, когда решение нельзя принять на бумаге, включая production-инциденты, причину которых никто другой не смог установить.
•Очень тесно сотрудничать с смежными технологическими командами, включая Data, Security и Infrastructure, чтобы архитектура была продумана end-to-end и служила всей компании, а не одной функции за раз.
•Вести приоритизированный реестр технического долга в ваших доменах и снижать его, привязывая исправления к финансируемым проектам, обновлениям и миграциям, которые уже затрагивают эту поверхность. Устанавливать корневую причину production-дефектов, а не просто закрывать их, исправляя дизайн так, чтобы тот же класс дефектов не повторялся.
Что вы принесёте с собой
•Глубокая экспертиза в архитектуре приложений и архитектуре данных, с рабочей свободой в бизнес-процессах и технологической архитектуре, ИИ как рабочая «линза» во всех четырёх, и суждение, какая «линза» нужна для конкретной проблемы.
•Сильный практический бэкграунд в интеграции, автоматизации и прикладном ИИ, включая retrieval-augmented generation, tool calling и оркестрацию агентов на платформе вроде Claude, плюс оценку и guardrails, делающие их безопасными для развёртывания; суждение, где ИИ уместен, а где нет; и свободное использование ИИ в собственной ежедневной работе, включая разработку с помощью ИИ, а не только проектирование для других.
•Практический опыт проектирования ключевых бизнес-систем, включая ERP, CRM, CPQ, биллинг, финансовые и клиентские сервисные платформы, с дисциплиной поддерживать их стандартными, обновляемыми и соответствующими SOX, плюс свобода в процессах, которые их пересекают, от quote-to-cash до record-to-report.
•Экспертные знания моделирования данных, паттернов архитектуры интеграции и проектирования API для корпоративных систем, плюс практический опыт с технологиями хранилищ данных и пайплайнами ELT, ETL и reverse ETL для операционных и аналитических сценариев.
•Глубина в iPaaS-инструментах и операционных реалиях запуска интеграций в production, включая оптимизацию стоимости и потребления, плюс рабочие знания облачных платформ, на которых работают эти интеграции.
•Опыт продвижения архитектурных изменений через влияние, а не полномочия: дизайны, пережившие внедрение; стандарты, принятые на платформах других команд; чёткая техническая позиция на ревью без потери партнёрства; компромиссы, объяснённые простым бизнес-языком директору и VP-стейкхолдерам, в письменной форме и асинхронно.
О команде
Команда Enterprise Architecture в GitLab проектирует, управляет и развивает внутренний технологический ландшафт, на котором работает наш бизнес. Мы строим с Claude в наших корпоративных системах — от workflow с участием агентов в ключевых платформах до инструментов, которыми наша команда пользуется каждый день. Мы задаём архитектурное направление для команд Applications, Integration и RPA: как связаны ключевые системы, где в бизнес-процессе уместна автоматизация и какие стандарты соблюдает каждая сборка с точки зрения масштаба, безопасности и соответствия SOX. Мы подключаемся на ранней стадии цикла к product management, инженерным командам и владельцам систем в Sales, Finance, Customer Success и Operations и очень тесно сотрудничаем с командами Data, Security и Infrastructure. Вместе мы обеспечиваем, чтобы наша архитектура давала скорость и качество остальной компании.
Зарплата
Указанный базовый диапазон зарплаты для этого уровня роли в настоящее время действует только для резидентов Соединённых Штатов. Диапазон отражает базовую ставку оплаты роли в локациях по всей территории США. Уровень grade и диапазоны зарплаты определяются по результатам интервью и оценке образования, опыта, знаний, навыков, способностей кандидата, справедливости относительно других членов команды, соответствия рыночным данным и географического расположения. Базовый диапазон зарплаты не включает бонусы, долю в капитале (equity) или льготы. Роли в продажах также могут получать incentive pay до 100% от предложенной базовой зарплаты.
Диапазон зарплаты в США: $168,000—$285,600 USD
Как GitLab поддерживает штатных сотрудников
•Льготы для здоровья, финансов и благополучия
•Гибкий оплачиваемый отпуск
•Группы ресурсов для членов команды
•Компенсация в виде доли в капитале и план покупки акций сотрудниками
•Фонд роста и развития
•Отпуск по уходу за ребёнком
