Что должен уметь Senior }

Применяет алгоритмическую экспертизу для оптимизации AI-продуктов: анализ сходимости алгоритмов обучения, оптимизация задержки инференса через алгоритмическую аппроксимацию, эффективные алгоритмы поиска для систем рекомендаций и retrieval. Оценивает компромиссы вычислительной сложности в дизайне ML-пайплайнов.

Проектирует async-архитектуры для AI-продуктов: неблокирующие пайплайны инференса моделей, async-предобработка данных с backpressure, конкурентная инфраструктура A/B-тестирования моделей. Менторит команду по async-паттернам для систем ML serving.

Выстраивает практики качества кода для AI/ML-продуктовых кодовых баз: пайплайны рефакторинга из ноутбуков в продакшен, гигиена экспериментального кода, стандарты кода model serving. Проектирует процессы ревью, балансируя скорость исследований и надёжность продакшена. Внедряет метрики качества для кода ML-пайплайнов.

Обладает глубокой экспертизой в паттернах проектирования для AI-систем: проектирует расширяемые ML-архитектуры с паттернами стратегии и пайплайна, внедряет plugin-системы для модельных бэкендов и процессоров данных, оптимизирует использование паттернов для производительности ML-систем. Менторит команду по архитектурным паттернам для продакшен AI-приложений.

Применяет ООП/SOLID в архитектуре AI-продуктов: чистые абстракции для интерфейсов моделей, strategy pattern для сменяемых ML-алгоритмов, dependency injection для сборки компонентов пайплайна. Проектирует расширяемые архитектуры ML-систем, позволяющие легкую замену моделей и A/B-тестирование.

Выбирает оптимальные структуры данных для AI-продуктовых систем: индексы эмбеддингов, feature stores с эффективным поиском, батч- vs стриминговые контейнеры данных для ML-пайплайнов. Оптимизирует layout тензорных данных для пропускной способности обучения и инференса. Проектирует структуры кэширования для результатов предсказаний моделей.

Проектирует архитектуру Node.js-сервисов для бэкендов AI-продуктов: LLM API gateways, обработчики стриминговых ответов и обработка очередей инференса. Оптимизирует для высококонкурентных AI-нагрузок с worker threads и cluster mode.

Проектирует бэкенды AI-продуктов на FastAPI и Django, создавая REST API для эндпоинтов инференса моделей. Оптимизирует пайплайны запросов для низкой задержки. Выбирает фреймворки с учётом асинхронных требований. Менторит команду по паттернам проектирования API.

Проектирует архитектуры кэширования Redis для платформ AI-продуктов — кэширование feature store для инференса реального времени, кэширование результатов предсказаний моделей с интеллектуальной инвалидацией и распределённый rate limiting для эндпоинтов сервинга моделей. Оптимизирует память Redis для хранения многомерных feature-векторов. Выбирает между Redis, Memcached и кэшами уровня приложения для разных сценариев ML-сервинга. Менторит команду по стратегиям кэширования для AI-нагрузок.

Проектирует архитектуры очередей задач для AI-продуктовых нагрузок: асинхронный inference моделей, pipeline пакетной обработки и приоритетное планирование задач с Celery или BullMQ. Оптимизирует пропускную способность очередей для требований пользовательской латентности.

Проектирует архитектуру PostgreSQL для инфраструктуры данных AI-продуктов: оптимизирует производительность pgvector для продакшен нагрузок эмбеддингов, внедряет гибридный поиск, комбинирующий полнотекстовый и векторный поиск по сходству, настраивает репликацию для доступности данных ML serving. Менторит команду по паттернам PostgreSQL для AI/ML-приложений.

Проектирует комплексную архитектуру API-документации для сервисов платформы AI-продуктов. Определяет стандарты документирования для API сервинга моделей, включая версионирование, политики deprecation и спецификации SLA производительности. Формирует автоматическую генерацию документации, интегрированную с системами трекинга ML-экспериментов и реестрами моделей.

Проектирует WebSocket-архитектуру для AI-платформ: масштабируемая потоковая инфраструктура для конкурентного инференса моделей, версионирование протоколов для backward-compatible эволюции AI-фич и мультимодальный стриминг (текст, изображения, аудио) через единое соединение. Реализует балансировку нагрузки для WebSocket-соединений с session affinity. Создаёт бенчмарки производительности для латенси AI-стриминга. Менторит команду по паттернам real-time AI коммуникации.

Проектирует архитектуру GraphQL API для платформ AI-продуктов, охватывающих сервинг моделей, трекинг экспериментов и управление фичами. Определяет стратегию эволюции схемы с поддержкой нескольких версий моделей и конфигураций A/B-экспериментов. Оптимизирует производительность резолверов для агрегации результатов предсказаний в масштабе и запросов мониторинга моделей в реальном времени.

Проектирует архитектуру API для AI-продуктов: паттерны API gateway для model serving, оптимизация inference-эндпоинтов для latency/throughput, версионирование API для эволюции моделей. Определяет API-контракты для компонентов ML-пайплайна. Менторит команду по лучшим практикам дизайна production ML API.

Проектирует инфраструктурные решения AWS для продакшн-платформ AI-продуктов — мультирегиональные деплои SageMaker, ML-пайплайны Step Functions и бессерверный инференс в масштабе. Оптимизирует затраты через планирование зарезервированных мощностей для GPU-инстансов и интеллектуальный тиринг хранения S3 для обучающих данных. Внедряет security hardening для ML-нагрузок с VPC endpoints, шифрованием KMS и governance кросс-аккаунтного обмена моделями.

Проектирует Docker-инфраструктуру для AI-продуктов: оптимизированные multi-stage сборки для образов ML serving, оркестрация GPU-контейнеров с Kubernetes, hardening безопасности контейнеров для эндпоинтов моделей. Внедряет лучшие практики версионирования моделей в container registries и масштабирования инференса.

Проектирует serverless-пайплайны инференса для ML-моделей с использованием Lambda, Step Functions и SageMaker endpoints. Оптимизирует cold start и память для сервинга моделей. Реализует экономичное автомасштабирование для AI-нагрузок.

Проектирует архитектуры feature flags для сложных rollout AI-продуктов с multi-variant экспериментами. Реализует переключение моделей на основе флагов для постепенной миграции ML pipeline. Строит автоматические guardrails, отключающие флаги при деградации метрик качества модели.

Проектирует стратегию интеграционного тестирования end-to-end пайплайнов AI-продуктов от приёма данных до сервинга моделей. Внедряет автоматизированную валидацию на стадиях обучения, оценки и деплоя. Оптимизирует тестовую пирамиду, балансируя тесты точности моделей с проверками интеграции инфраструктуры. Менторит команду по тестированию границ ML-систем и обнаружению дрифта данных.

Проектирует стратегию тестирования для пайплайнов AI-продукта: многослойная пирамида тестирования для кода ML serving, контрактные тесты для интерфейсов API моделей, property-based тестирование для предобработки данных. Оптимизирует выполнение тестов, балансируя покрытие и скорость CI/CD. Менторит команду по детерминированному тестированию ML-кода.

Глубоко владеет Векторные базы данных. Проектирует решения для production-систем. Оптимизирует и масштабирует. Менторит команду.

Глубоко владеет Оценка LLM. Проектирует решения для production-систем. Оптимизирует и масштабирует. Менторит команду.

Проектирует продуктовые архитектуры на основе агентов с использованием фреймворков LangGraph, AutoGen и кастомных слоёв оркестрации для сложных пользовательских процессов. Внедряет продвинутые паттерны — иерархические агентные системы, процессы согласования human-in-the-loop и стриминг ответов агентов с обратной связью выполнения инструментов в реальном времени. Оптимизирует производительность агентов для продакшн-продуктов через кэширование промптов, параллельное выполнение инструментов и интеллектуальную маршрутизацию между стратегиями агентов на основе сложности задачи.

Архитектурит сквозные LLM-продуктовые системы с graceful degradation, стратегиями кэширования и контролем затрат. Определяет стандарты промпт-инжиниринга для продуктовой организации. Ведёт кросс-функциональную оценку AI-фич, сочетая метрики с UX-исследованиями.

Проектирует архитектуру model serving для AI-продуктов: оркестрация мульти-моделей с логикой маршрутизации, real-time вычисление фич для обогащения inference и cost-оптимизированный serving с многоуровневым выбором моделей. Реализует наблюдаемость serving: перцентили латенси, метрики качества предсказаний и трекинг cost-per-inference. Создаёт governance деплоя моделей для AI-продуктов. Менторит команду по паттернам production ML.

Проектирует корпоративную RAG-архитектуру с мультитенантными базами знаний, интеграцией контроля доступа и загрузкой документов в реальном времени. Реализует агентный RAG с итеративным поиском и самокорректирующейся генерацией ответов для сложных продуктовых workflow.

Проектирует продакшн-системы AI-агентов для сложных продуктовых процессов с мультиагентной коллаборацией, персистентной памятью и адаптивным поведением на основе паттернов взаимодействия пользователей. Внедряет продвинутые возможности агентов — самокоррекцию через рефлексию, динамический выбор инструментов и graceful degradation при низкой уверенности агента. Архитектурирует инфраструктуру observability для агентных систем — трассировку цепочек рассуждений, мониторинг затрат на использование инструментов и измерение end-to-end success rates задач в продакшне.

Глубоко владеет AI Code Review. Проектирует решения для production-систем. Оптимизирует и масштабирует. Менторит команду.

Проектирует сквозные стратегии AI-тестирования, объединяющие генеративное создание тестов с adversarial-тестированием промптов и регрессионными наборами моделей. Определяет quality gates для AI-функций на основе бенчмарков автоматической генерации тестов. Менторит команду по созданию надёжных тестовых обвязок, выявляющих дрифт, предвзятость и деградацию моделей в продакшене.

Обладает глубокой экспертизой применения ChatGPT/Claude на всём жизненном цикле AI-продукта. Проектирует AI-аугментированные процессы разработки для экспериментирования с моделями, автоматизации оценки и мониторинга продакшна. Оптимизирует prompt engineering для сложных задач проектирования ML-систем и менторит команду по ответственным практикам AI-ассистированной разработки.

Глубоко владеет Claude Code / Agentic Coding. Проектирует решения для production-систем. Оптимизирует и масштабирует. Менторит команду.

Глубоко владеет Cursor IDE. Проектирует решения для production-систем. Оптимизирует и масштабирует. Менторит команду.

Проектирует стратегии внедрения GitHub Copilot для AI/ML-команд: оптимизирует prompt engineering для кода обучения и инференса моделей, внедряет пайплайны валидации для AI-сгенерированного ML-кода, оценивает эффективность Copilot для различных паттернов ML-фреймворков. Менторит команду по ответственным практикам AI-ассистированной ML-разработки.

Проектирует платформенную архитектуру на основе MCP, связывающую множество AI-агентов с корпоративными источниками данных. Реализует sandbox безопасности, rate limiting и аудит-логирование для production-развёртываний MCP.

Архитектурирует системы промптов для продуктовых AI-фич с fallback-стратегиями, гардрейлами и фильтрацией контента. Проектирует фреймворки оценки, измеряющие надёжность, латенси и стоимость промптов между версиями моделей. Внедряет продвинутые техники: паттерны constitutional AI, self-consistency и динамическую генерацию промптов.

Проектирует процессы код-ревью для AI-продуктов: стандарты ревью ML-кода, балансирующие скорость исследований и качество продакшена, gates ревью кода model serving, чек-листы ревью дата-пайплайнов. Менторит команду по эффективному ревью ML-кода.

Проектирует Git-воркфлоу для команд AI-продуктов: внедряет monorepo-стратегии для общих ML-компонентов, оптимизирует конфигурацию LFS для управления артефактами моделей, автоматизирует жизненный цикл веток экспериментов с интеграцией CI. Менторит команду по управлению воспроизводимыми средами обучения моделей через контроль версий.