FDE AI/ Solutions Architect (AI, Python/Data)
⚲ Yerevan, Valencia
Do uzgodnienia
Wymagania
- doświadczenie w projektowaniu i wdrażaniu produkcyjnych systemów GenAI/LLM (RAG, systemy agentowe)
- umiejętność budowy evaluation harness przed implementacją funkcjonalności
- doświadczenie w prowadzeniu architecture reviews i tworzeniu dokumentacji projektowej
- mentoring inżynierów i dzielenie się wiedzą w zespole
- gotowość do pracy bezpośrednio u klienta i uczenia się nowej domeny biznesowej od podstaw
- doświadczenie w pracy z AWS (GCP/Azure w zależności od klienta) — konteneryzacja, CI/CD, monitoring
Opis stanowiska
Provectus buduje systemy GenAI i agentowe dla klientów z sektora finansowego, ubezpieczeniowego i healthcare, startując z gotowych 'blueprintów' rozwijanych wcześniej dla innych klientów z tej samej branży. Jako FDE AI/Solutions Architect wchodzisz bezpośrednio do klienta, mapujesz jego realny workflow, samodzielnie diagnozujesz problem biznesowy i budujesz działające rozwiązanie AI, a następnie przekazujesz je klientowi. To rola dla kogoś, kto nie potrzebuje ticketów ani gotowego zakresu, potrafi uczyć się nowej domeny (underwriting, revenue cycle) i chce być rozliczany z tego, czy ruszył się KPI biznesowy klienta, a nie z przepracowanych godzin. Uwaga: firmowy skrót 'Sprint → Enable → Realize' nie jest nigdzie wyjaśniony — przed rozmową warto dopytać, jak faktycznie wygląda proces delivery i podział odpowiedzialności między FDE a FDX.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
working at the frontier of applied AI
Brzmi prestiżowo, ale nie mówi nic konkretnego o codziennej pracy ani o tym, co dokładnie będziesz robić.
🟡
small, senior pod
Sygnał, że zespół jest niewielki — może oznaczać dużą autonomię, ale też brak wsparcia i przeciążenie obowiązkami.
🔴
Sprint → Enable → Realize
Wewnętrzny żargon firmowy bez wyjaśnienia — może ukrywać niejasny lub chaotyczny proces delivery.