1
Проектировать AI‑системы: от требований и PoC до Production
2
Выбирать и внедрять архитектурные паттерны: RAG, AI‑агенты, multi‑agent systems
3
Проектировать MLOps‑конвейеры, CI/CD и IaC для AI‑решений
5
Рассчитывать ресурсы и оптимизировать инференс LLM (sizing, latency, cost)
6
Проектировать интеграции и архитектуру данных для AI
7
Обеспечивать качество GenAI‑компонентов: тестирование, валидация, мониторинг
8
Управлять стоимостью (FinOps) и принимать стратегические решения по архитектуре