AI Solution Architect (Gen AI)
Jsme technologická firma zaměřená na datovou analytiku a AI. Vyvíjíme datové aplikace pro korporace i startupy po celém světě. Zaměřujeme se na pokročilou analýzu dat, strojové učení, cloud, umělou inteligenci a vývoj aplikací. Na trhu jsme od roku 2016, je nás již přes 50 a stále rosteme. Spojuje nás drive, touha učit se novým věcem a samozřejmě láska k datům. 💜
Hledáme AI / Solution Architekta, který umí převzít byznys požadavek a udělat z něj funkční technické řešení. Zadavatel přijde s tím, co potřebuje vyřešit — tvoje práce je pochopit kontext, doptat se na to podstatné, navrhnout architekturu, obhájit ji a pak ji dotáhnout do fungující aplikace. Část času strávíš na workshopech s klientem, část nad kódem a část vysvětlováním návrhu vývojářům, kteří ho s tebou budou stavět.
Role je na dlouhodobém projektu pro velkou rakouskou pojišťovnu — stavíme agentní AI platformu a na ní řešení pro zpracování dokumentů a rozhodovací podporu. Práce je remote, komunikace na projektu probíhá v angličtině, interně v týmu v češtině.
Co u nás budeš dělat:
Sbírat a upřesňovat byznys požadavky se zadavatelem — doptat se, ohraničit rozsah, odhadnout náročnost.
Překládat je do technického návrhu: architektura, integrace na okolní systémy, náklady, provoz.
Navrhovat a implementovat agentní workflow v Pythonu — orchestrace v LangGraphu s explicitním stavovým modelem, retry a timeout politikou a human-in-the-loop checkpointy.
Navrhovat RAG vrstvu: ingestion, embedding, hybridní retrieval (vektorový + fulltext), izolaci znalostních domén, verzování znalostních assetů.
Specifikovat tool contracts nad MCP — operace, schémata, idempotence, autorizace, error handling — a integrovat je do agentů.
Držet hranici mezi tím, co je pravděpodobnostní (agenti, LLM) a co má být deterministické (validační pravidla, rozhodovací logika, mutace dat).
Navrhovat běh řešení na Azure — Container Apps, Azure OpenAI, Document Intelligence, message bus, Key Vault, Entra ID — a rozumět tomu, co to znamená provozně i nákladově.
Řešit měřitelnost výstupů: confidence indikátory, eskalační prahy, evaluační sady, regresní testování kvality odpovědí.
Navrhovat auditovatelnost a observabilitu: OpenTelemetry, korelační ID přes celý běh, traceování prompt / model / konfigurace verzí.
Předat návrh vývojářskému týmu — svému i klientskému — vysvětlit ho, dělat review a držet technický směr.
Rozhodovat trade-offy: kdy LLM, kdy klasická automatizace a kdy říct zadavateli, že to jde jinak a levněji.
Sledovat vývoj v GenAI a překlápět ho do našich řešení.
Co od Tebe očekáváme:
Zkušenost s návrhem a dodávkou AI nebo datových řešení end-to-end, ne jen s dílčí implementací.
Silná znalost Pythonu a schopnost samostatného vývoje (FastAPI, Django nebo Flask, REST API / OpenAPI).
Praktickou zkušenost s LLM aplikacemi — RAG, prompt engineering, orchestrace agentů (LangGraph, LangChain apod.), vyhodnocování kvality výstupů.
Orientaci v architektuře a infrastruktuře Microsoft Azure — jaké služby k čemu použít, jak je pospojovat a jak se celek nasazuje a provozuje.
Znalost databází (SQL, NoSQL, vektorové úložiště) a návrhu datového modelu.
Schopnost mluvit se zadavatelem — vytáhnout z něj, co skutečně potřebuje, a vysvětlit technický návrh netechnickému publiku.
Angličtinu na úrovni, ve které si v pohodě odvedeš workshop s klientem (C1 nebo silná B2), a češtinu na komunikační úrovni kvůli spolupráci s týmem v ČR.
Samostatnost a ochotu vzít odpovědnost za výsledek, ne jen za svůj kus kódu.
Může se hodit:
Zkušenost z korporátního prostředí — orientace v tom, jak fungují velké organizace, kdo co schvaluje a jak se v tom pohybovat.
Znalost škálovaného agilního fungování (SAFe / Agile Release Train, PI planning, pravidelné ceremonie).
Zkušenost s co-build modelem — práce v jednom společném týmu s vývojáři klienta, sdílený backlog a repozitáře, předávání know-how.
MCP (Model Context Protocol) a návrh nástrojů pro agenty.
Zpracování dokumentů — OCR, layout analýza, extrakce strukturovaných dat, Azure Document Intelligence.
Ontologie, znalostní grafy a strukturovaná reprezentace domény.
Terraform, Azure DevOps, CI/CD, kontejnery a serverless.
OpenTelemetry, distribuované tracing, provozní monitoring.
React (TypeScript), Next.js — na projektu vzniká i webová aplikace pro koncové uživatele.
Povědomí o EU AI Act a o tom, co znamená pro dokumentaci a governance AI systémů.
Doménová znalost z pojišťovnictví nebo bankovnictví.
Jestli tě baví jak technologie, tak přemýšlení nad tím, k čemu vlastně mají sloužit, pošli nám své CV nebo LinkedIn profil a pojďme si o tom popovídat!