AI Platform Architect

Jsme Qest technologies — softwarové studio, které posouvá hranice digitálních řešení. Už víc než 12 let stavíme technologie, za kterými stojí silný tým 70+ lidí, a hledáme další posily! Jak a na čem konkrétně děláme? Pro DPD stavíme dlouhodobě celý digitální ekosystém – od návrhu API a vývoje vlastního ERP systému Universe, až po software pro správu sítě boxů a napojení partnerů. Vytvořili jsme mobilní aplikaci pro výdejní místa, dodali jsme kompletní řešení pro vlastní DPD boxy a podílíme se i na jejich rozšíření v CEE regionu. S Heureka Group máme za sebou rozsáhlou konsolidaci tří společností pod jednu značku. Podíleli jsme se na vývoji uživatelských účtů, optimalizaci obrázků a sjednocení frontendů. Pro Orea Hotely vyvíjíme kompletní digitální zákaznický servis – od online pre-check-inu a check-outu přes přístup na guest web až po kartu hosta a historii pobytů. Implementovali jsme bezpečnou autentizaci pomocí Magic linků, notifikační službu a věrnostní program Discovery. Pro CNC – mediální dům s tituly jako Frekvence 1, Evropa 2, Blesk, iSport, Reflex aj. – tvoříme interaktivní kvízy, vyvíjíme admin rozhraní pro tvorbu „Instagram“ stories pro rychlé zpravodajství a také vizitkový systém pro zaměstnance s integrací do Google/Apple Wallet. Pro Direct jsme pracovali na rozsáhlém rebrandingu desítek webů. Spravujeme dva klíčové repozitáře, interní nástroj Šablonátor a spolupracujeme také na interní platformě pro Customer Support Garance mobility. Pro vývoj mobilních aplikací používáme React Native – jak pro vlastní produkt HomeQest, tak třeba pro startup Lokni , který si jde za snem o budoucnosti bez PET lahví. Umíme se poprat i s dalšími věcmi - máme za sebou návrh robota pro hru Abaku , rozvíjíme se i na poli datové analytiky , umíme dělat chytré domácnosti a mnoho dalšího. Co vás u nás čeká? AI architektura a návrh řešení návrh architektury AI řešení založených na LLM, agentních systémech a retrieval-based přístupech (RAG) definice struktury AI workflow, agentů a jejich spolupráce (např. generování, review, komunikace s uživatelem) návrh integrační architektury mezi AI službami, mikroservisami a klientskými systémy návrh a správa MCP (Model Context Protocol) serverů a konektorů pro propojení AI agentů s externími nástroji, databázemi a API definice komunikačních vzorů mezi agenty (A2A – Agent-to-Agent), orchestrace a choreografie agentních systémů review technických návrhů AI řešení napříč projekty Platforma a technologický stack definice a rozvoj AI technologického stacku a standardů pro jeho použití práce s nástroji jako: LangChain, LangGraph, LangSmith Model Context Protocol (MCP) – návrh vlastních MCP serverů, integrace s existujícími konektory AI-assisted development nástroje (Claude Code, Cursor, Windsurf) návrh architektury pro práci s: embeddings a vector databázemi knowledge retrieval systémy function calling / tool use patterny pro LLM multi-modální vstupy a výstupy (text, obraz, dokumenty) spolupráce na návrhu interních nástrojů, konektorů a mikroservis Cost optimization návrh architektury s důrazem na optimalizaci nákladů AI řešení rozhodování o vhodném použití: cloudových AI služeb lokálních nebo self-hosted modelů optimalizace využití modelů, promptů a retrieval pipeline pro minimalizaci nákladů při zachování kvality optimalizace context window – prompt caching, chunking strategie, token management benchmarking a porovnávání modelů z hlediska kvality vs. nákladů (model selection framework) Bezpečnost a compliance definice bezpečnostních standardů pro AI systémy návrh mechanismů pro audit, logging, tracing a monitoring AI systémů Best practices a governance definice standardů pro: práci s prompty human-in-the-loop procesy 4-eyes kontrolu evaluaci kvality AI výstupů verzování promptů, system promptů a AI konfigurací (prompt ops / LLMOps) CI/CD pipeline pro AI komponenty – automatizované evaluace, regression testy promptů identifikace architektonických patternů a anti-patternů pro AI implementace pomoc týmům vyhýbat se typickým blind spots při implementaci AI řešení definice frameworku pro A/B testování promptů a modelů v produkci Mentoring a expertní podpora pozice experta pro AI architekturu v rámci firmy podpora týmů při návrhu a implementaci AI řešení mentorování developerů a architektů v oblasti AI technologií přispívání k rozvoji interní AI kompetence vedení interních workshopů a demo sessions k novým AI nástrojům a postupům budování interní knowledge base a design system pro AI řešení Co od vás očekáváme? zkušenosti s návrhem softwarové a mikroservisní architektury praktické zkušenosti s: LLM integracemi Lang Chain nebo podobnými frameworky RAG architekturou práci s embeddings a vector databázemi MCP (Model Context Protocol) – návrh nebo integrace MCP serverů function calling / tool use patterny zkušenosti s návrhem AI workflow a agentních systémů znalost práce s: prompt engineering retrieval systémy evaluací AI výstupů zkušenosti s: observability (logging, tracing) škálovatelností AI ř