AI Solution Architect

Remote.Bulgaria
Remote.Poland
Белград
Варна
Варшава
Вроцлав
Клуж-Напока
Краків
Ларнака
Лодзь
Люблін
Рига
Софія

Якщо ви отримали цю вакансію від наших рекрутерів, ознайомтеся з нашою Політикою про конфіденційність.

Client

Our client is a leading technology and consulting organization focused on delivering cutting‑edge digital solutions, AI‑powered products, and enterprise‑scale transformation programs. They work with global partners to design, build, and operationalize innovative tools and platforms that accelerate business value.

Position overview

We are looking for an experienced AI Solution Architect to translate organizational AI strategy into a scalable, secure, and enterprise‑ready architecture. This role will work closely with leaders across engineering, data, security, and business units to design the foundational patterns, integrations, and standards that power the company’s AI ecosystem.

You will define architectural blueprints for RAG systems, AI agents, and SaaS‑based AI capabilities while ensuring interoperability across major enterprise platforms such as M365, Salesforce, and the data stack.

Responsibilities

Design the end‑to‑end architecture for the organization’s AI Center of Excellence (CoE), including core components, integration patterns, and deployment models.
Define reference architectures and reusable patterns for RAG pipelines, AI agents, SaaS‑based AI solutions, and enterprise LLM integration.
Ensure system interoperability across key enterprise platforms such as Microsoft 365, Salesforce, cloud environments, data platforms, and internal business systems.
Align all AI architectural decisions to security, governance, and Responsible AI requirements, partnering closely with security and compliance teams.
Collaborate with engineering, product, and data teams to ensure that architectural standards are understood, adopted, and implemented across the organization.
Provide architectural oversight and guidance for pilot and production AI use cases.

Requirements

Strong experience in enterprise AI architecture, including designing scalable and secure AI platforms.
Expertise in LLM platforms and agent frameworks (e.g., OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, LangChain, Semantic Kernel, or similar).
Solid hands‑on background with cloud technologies (Azure and/or AWS).
Deep understanding of integrations, interoperability, and enterprise platform ecosystems.
Excellent communication and stakeholder‑management skills, with the ability to simplify complex technical topics for diverse audiences.

Шукаєте схожі можливості?

Спробуйте чат-ботів зі штучним інтелектом за допомогою нашого промпту, щоб знайти схожі вакансії, які відповідають Вашим навичкам та інтересам.

We offer

Відпустка

Згідно з законом вашої країни. Ми просимо обов'язково відпочити по-справжньому

Страхування

Допомагаємо оформити страховку вам і вашим близьким

Оплата лікарняних

10 днів без довідок від лікарів, далі — за законом вашої країни

Рівні можливості

Відпочинок на свята

За офіційним календарем незалежно від клієнта

Приємна обстановка

Два великі корпоративи та багато маленьких свят для колег

Служба комфорту

Розв’язання технічних і побутових проблем на роботі

Детальніше про приємне Перелік переваг у PDF

Дуже потрібні

1 of 1

Senior AI Consultant

США

DataArt AI Lab seeks a Senior AI Consultant to collaborate with leadership and cross-functional teams in designing and implementing AI solutions that boost productivity, streamline workflows, and drive innovation across diverse industries

AI & ML Engineer

БолгаріяВірменіяГрузіяКіпрЛатвіяПольщаРумуніяСербіяУкраїна

We’re looking for a skilled AI & ML Engineer to develop, optimize, and deploy cutting-edge models. You’ll build scalable pipelines, lead research, and work with teams to deliver impactful AI solutions in a fast-paced environment

AI SDLC Enablement Lead

БолгаріяВірменіяГрузіяКіпрЛатвіяПольщаРумуніяСербіяУкраїна

Transform the SDLC by integrating modern AI engineering tools (e.g., Cursor, GitHub Copilot, Dev/QA AI agents) into day‑to‑day workflows across development, QA, and DevOps teams.