Synechron to firma konsultingowa zajmująca się transformacją cyfrową, która obsługuje organizacje z sektora usług finansowych oraz duże firmy technologiczne. Jej działalność obejmuje doradztwo, projektowanie, chmurę, dane i inżynierię, ze szczególnym uwzględnieniem płatności, zrównoważonego finansowania, technologii blockchain i sztucznej inteligencji. Dzięki globalnemu zespołowi liczącemu ponad 14 000 specjalistów Synechron wspiera klientów w modernizacji technologii, tworzeniu produktów cyfrowych i reagowaniu na zmiany w sektorze usług finansowych.
Główny architekt AI — korporacyjna generatywna AI i duże modele językowe
Kieruj korporacyjnymi platformami Synechron opartymi na generatywnej AI, dużych modelach językowych, RAG i agentowej AI. Kształtuj architekturę, zarządzanie i realizację AI na dużą skalę w Azure i AWS.
Opis
- Ustalać i realizować strategię rozwoju Synechron w zakresie AI i generatywnej AI zgodnie z celami biznesowymi
- Kierować inicjatywami transformacji i wdrażania AI w przedsiębiorstwie
- Współpracować z interesariuszami biznesowymi, produktowymi i zarządczymi w celu identyfikowania możliwości wykorzystania AI oraz kształtowania strategii innowacji
- Budować, wspierać i rozwijać interdyscyplinarne zespoły inżynierii AI, architektury i analityki danych
- Tworzyć ramy zarządzania AI, odpowiedzialnej AI, zarządzania ryzykiem i podejmowania decyzji
- Projektować platformy i rozwiązania AI oraz generatywnej AI na skalę przedsiębiorstwa
- Definiować architektury obejmujące pozyskiwanie danych, orkiestrację modeli, potoki RAG, bazy danych wektorowych, agentów AI, integracje, bezpieczeństwo, monitoring i obserwowalność
- Kierować decyzjami architektonicznymi dotyczącymi aplikacji LLM tworzonych z wykorzystaniem Azure OpenAI, AWS Bedrock i innych ekosystemów modeli bazowych
- Ustanawiać standardy platform AI, wielokrotnego użytku frameworki, wzorce projektowe i praktyki korporacyjne
- Projektować skalowalne systemy wieloagentowe i agentowej AI
- Nadzorować złożone programy AI od wstępnej koncepcji do wdrożenia produkcyjnego
- Kierować przeglądami architektury, zarządzaniem technicznym, oceną jakości rozwiązań i zarządzaniem ryzykiem realizacji
- Współpracować z zespołami inżynieryjnymi, DevOps, MLOps i chmurowymi, aby wspierać pomyślne wdrożenia
- Monitorować zależności programu, kamienie milowe, ryzyka, decyzje i wyniki
- Prezentować strategię AI, wybory architektoniczne, ryzyka techniczne i postępy realizacji odbiorcom technicznym i nietechnicznym
- Kształtować decyzje architektoniczne na poziomie kierownictwa poprzez rekomendacje oparte na danych
- Mentorować architektów, inżynierów AI i liderów technicznych
- Prowadzić dyskusje techniczne, przeglądy projektowe, fora zarządcze i sesje zatwierdzania rozwiązań
- Definiować i oceniać korporacyjne architektury AI poprzez przeglądy architektury, zarządzania, jakości, ryzyka i planowania programów
- Weryfikować, czy rozwiązania produkcyjne spełniają standardy skalowalności, wydajności, bezpieczeństwa i zgodności
Wymagania
- Ponad 10 lat doświadczenia w architekturze AI, inżynierii oprogramowania, uczeniu maszynowym, platformach danych, architekturze chmurowej lub pokrewnych dziedzinach technicznych
- Udokumentowane sukcesy w projektowaniu i dostarczaniu rozwiązań AI oraz generatywnej AI na skalę przedsiębiorstwa
- Głęboka znajomość generatywnej AI, dużych modeli językowych, NLP, architektur Transformer, inżynierii promptów i oceny modeli
- Praktyczne doświadczenie z RAG, frameworkami agentowej AI, LangChain, LangGraph, MCP, mechanizmami ochronnymi AI i systemami wieloagentowymi
- Rozległe doświadczenie z Azure i/lub AWS, w tym Azure OpenAI Services i AWS Bedrock
- Doświadczenie z Kubernetes, Dockerem, zarządzaniem API i architekturą mikrousług
- Znajomość baz danych wektorowych, grafów wiedzy, wyszukiwania semantycznego, inżynierii danych i korporacyjnych wzorców integracyjnych
- Silne zrozumienie MLOps, monitorowania modeli, obserwowalności, operacji produkcyjnych AI i zarządzania cyklem życia AI
- Doświadczenie w zarządzaniu zespołami wielofunkcyjnymi i programami realizowanymi na dużą skalę
- Doświadczenie w wywieraniu wpływu na decyzje architektoniczne oraz współpracy z kadrą kierowniczą i interesariuszami biznesowymi
- W zależności od odpowiedniego doświadczenia wymagany lub preferowany jest tytuł licencjata albo magistra informatyki, sztucznej inteligencji, analityki danych, inżynierii lub pokrewnej dziedziny
- Kwalifikować może również równoważne doświadczenie w inżynierii platform AI, architekturze korporacyjnej, transformacji chmurowej, inżynierii uczenia maszynowego, inżynierii danych lub realizacji programów technicznych
- Preferowane są certyfikaty z zakresu Azure AI, uczenia maszynowego AWS, architektury chmurowej, architektury korporacyjnej lub równoważnych technologii
- Preferowane jest szkolenie z generatywnej AI, zarządzania AI, odpowiedzialnej AI, bezpieczeństwa AI, MLOps, architektury cloud-native i realizacji programów
- Oczekiwany jest stały rozwój zawodowy w zakresie architektury AI, ekosystemów LLM, agentowej AI, platform chmurowych, integracji korporacyjnej, zarządzania i nowych technologii AI
Benefity
- Elastyczne formy pracy
- Możliwości mentoringu
- Mobilność wewnętrzna
- Programy nauki i rozwoju