Pomiń do treści
Logo firmy Provectus

Solutions Architect (AI, Python/Data)

Provectus

Oferta w skrócie
Widełki nieujawnione
Tryb pracy
📄OtherKontrakt
⏱️Senior · 5+ latDoświadczenie
LokalizacjaYerevan
Źródło
Aktywna
Opublikowano16 czerwca 2026
Ostatnio sprawdzono19 czerwca 2026
Wygasa za38 dni
Werdykt JobHunt

Rola łączy architekturę rozwiązań AI z praktycznym programowaniem. Będziesz projektować i wdrażać chmurowe systemy oparte na LLM, RAG i agentach AI dla klientów korporacyjnych. To pozycja w firmie konsultingowej, gdzie oprócz projektowania oczekuje się pisania kodu produkcyjnego w Pythonie, budowania pipeline'ów danych oraz implementacji MLOps. Rola jest kliencka – będziesz wspierać presales i budować relacje.

Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji.

Brakuje: nie podano modelu pracy (zdalna/hybrydowa/stacjonarna), nie określono wielkości zespołu ani struktury projektu.

🛠 Wymagane technologie
Dane źródłowe
AI Insights
Czym naprawdę jest ta rola?Solutions Architect

Rola łączy architekturę rozwiązań AI z praktycznym programowaniem. Będziesz projektować i wdrażać chmurowe systemy oparte na LLM, RAG i agentach AI dla klientów korporacyjnych. To pozycja w firmie konsultingowej, gdzie oprócz projektowania oczekuje się pisania kodu produkcyjnego w Pythonie, budowania pipeline'ów danych oraz implementacji MLOps. Rola jest kliencka – będziesz wspierać presales i budować relacje.

Plusy
  • Praca w uznanej firmie konsultingowej (AWS Premier Partner)
  • Współpraca z Anthropic, Cohere i AWS
  • Nowoczesny stack: AI, LLM, RAG, MLOps
  • Możliwość mentoringu i dzielenia się wiedzą
  • Rola łącząca architekturę z praktycznym kodowaniem
Na co uważać
  • !Nie podano szczegółów dotyczących modelu pracy (zdalna/hybrydowa/stacjonarna)
  • !Nie określono wielkości zespołu ani struktury projektu
  • !Brak informacji o procesie rekrutacyjnym
  • ?Brak jawnych widełek — wynagrodzenie do ustalenia podczas rekrutacji
Codzienna praca
  • Projektowanie architektury rozwiązań AI (LLM, RAG, agenci) dla klientów
  • Implementacja i optymalizacja systemów RAG w produkcji
  • Pisanie produkcyjnego kodu w Pythonie (integraacje, backend, API REST)
  • Budowanie i utrzymywanie pipeline'ów ETL/ELT z użyciem nowoczesnych narzędzi orkiestracji
  • Wdrażanie rozwiązań ML/LLM z CI/CD, monitoringiem i eksperymentami (MLOps/LLMOps)
  • Prowadzenie przeglądów architektury i tworzenie dokumentacji technicznej
  • Udział w presales: spotkania discovery, propozycje techniczne, dema
  • Mentoring inżynierów i prowadzenie code review
Więcej o ofercie
Dla kogo jest ta oferta
Profil idealny

Oferta dla doświadczonych specjalistów (Senior).

Minimum sensowne

Doświadczony inżynier/senior developer z mocnym Pythonem i chmurą, gotowy do przejścia w rolę architekta, posiadający podstawowe doświadczenie z generatywnym AI.

Raczej nie dla

Juniorzy, osoby szukające czysto managerskiej roli bez kodowania, oraz inżynierowie unikający kontaktu z klientem.

Ocena dopasowania
Junior1/5
Mid2/5
Senior5/5
Hands-on4/5
Architekt5/5
Remote3/5
Enterprise3/5
Pytania do rekrutera
  • ?Ile osób liczy zespół projektowy i jak jest zorganizowany?
  • ?Jak wygląda typowy projekt – czas trwania, branża klienta?
  • ?Czy przewidziane są podróże służbowe do klientów?
  • ?Jaki jest stosunek pracy architektonicznej do kodowania?
  • ?Jakie narzędzia do MLOps są używane (np. MLflow, Kserve)?
  • ?Czy istnieje możliwość pracy w pełni zdalnej?
  • ?Jaki jest budżet na szkolenia i konferencje?
Brakujące informacje
  • Nie podano modelu pracy (zdalna/hybrydowa/stacjonarna)
  • Nie określono wielkości zespołu ani struktury projektu
  • Brak informacji o procesie rekrutacyjnym
  • Nie wymieniono konkretnych benefitów
🔗Podobne oferty