Задачи:
— Проектировать платформенные паттерны от начала до конца, создавать эталонные реализации, документировать обоснования и сотрудничать с командами внедрения.
— Участвовать в еженедельных архитектурных обзорах, обеспечивая последовательность и расширяя библиотеку стандартов и архитектурных решений.
— Отвечать за архитектурное руководство в одной из областей: облачная инфраструктура или архитектура данных.
— Определять жизненный цикл технологий, проводить оценку новых технологий через POC, управлять стандартами внедрения и снятия с эксплуатации, оптимизировать затраты совместно с FinOps.
— Поддерживать команды R&D, проводить обзоры дизайна и консультации по сложным инфраструктурным решениям.
— Формировать многолетнюю стратегию платформы, включая опыт разработчиков, конвейеры доставки и инструменты архитектурного обзора с AI.
Требования:
— Широкий опыт архитектуры инфраструктуры, умение защищать архитектурные решения в продуктивных системах.
— Опыт работы с мультиоблачными средами GCP и/или AWS, глубокое понимание Kubernetes (GKE или аналог).
— Владение Infrastructure as Code, включая Terraform и GitOps, опыт проектирования и ревью модулей.
— Глубокие знания в одной или нескольких областях: облачная инфраструктура (сетевые паттерны AWS/GCP, Kubernetes, Istio, безопасность и масштабируемость) и/или архитектура данных (Kafka, Pub/Sub, SQL/NoSQL базы, аналитические колонки, pipeline).
— Способность разрабатывать прототипы, анализировать поведение систем под нагрузкой.
— Лидерские качества, навыки технической коммуникации и внедрения стандартов без формального управления.
— Опыт проведения технологических оценок и POC.
— Знания инфраструктуры для AI/ML нагрузок, включая модели, базы векторов, оценку затрат и задержек.
Преимущества:
— Глубокие знания в обеих областях: облачная и дата инфраструктура.
— Опыт с политиками GCP, организационной структурой и IAM.
— Знания Confluent Platform.
— Опыт участия в архитектурных советах.
— Опыт с AI-усиленными архитектурными инструментами.
— Опыт с MLOps инструментами (MLflow, Kubeflow, Vertex AI Pipelines, SageMaker).
Образование и опыт:
— Степень бакалавра в области компьютерных наук или эквивалентный опыт.
— 10-15+ лет опыта в облачной инфраструктуре, платформенной инженерии, DevOps или архитектуре данных.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.