Просмотр вакансии

Мы разрабатываем инновационное решение на основе генеративного ИИ (GenAI) для автоматизации управленческих процессов.

Наша цель: мультиагентная система, которая автономно анализирует показатели сотрудников, принимает решения и генерирует персонализированные рекомендации по повышению эффективности.

Техническая суть: гибридная архитектура, где Java-бэкенд обеспечивает надёжность, масштабируемость и безопасность, а AI-компоненты (агенты, LLM, RAG) отвечают за интеллект и генерацию.

В твои задачи будет входить:

• проектирование и разработка микросервисов на Java с учётом требований безопасности, отказоустойчивости и low-latency
• написание чистого, поддерживаемого кода, проведение code review, покрытие тестами (unit/integration)
• работа с PostgreSQL: сложные запросы, оптимизация, индексы, транзакции
• участие в архитектурных решениях и внедрении лучших практик
• интеграция LLM API (GigaChat) через Java-клиенты или Spring AI
• проектирование и оркестрация мультиагентных сценариев: planner executor critic optimizer
• реализация паттернов агентов: ReAct, tool calling, memory management (short/long-term), fallback-стратегии
• разработка RAG-пайплайнов: чанкинг, эмбеддинги, векторный поиск, контекстная релевантность
• управление промптами: версионирование, A/B-тестирование, динамическая генерация, защита от инъекций
• внедрение evaluation-практик: метрики качества генерации, детекция галлюцинаций
• настройка guardrails и модерации выходных данных агентов
• участие в AI-Ops: версионирование промптов/конфигов, регрессионные тесты, canary-деплои.

От кандидата ждем:

• опыт коммерческой разработки на Java от 2 лет
• уверенное знание Java 17+
• опыт работы с Maven/Gradle, Spring Boot, Spring Data
• понимание микросервисной архитектуры: REST, gRPC, Kafka, service discovery, circuit breakers
• опыт работы с PostgreSQL: сложные запросы, оптимизация, индексы, транзакции
• понимание принципов CI/CD (Jenkins/GitLab CI/GitHub Actions)
• уверенное владение Git, написание тестов (JUnit, Testcontainers, Mockito)
• опыт проведения code review
• опыт работы с Claude Code, Qwen Coder, создание и настройка инструментов для агентов.

Критично для AI-направления (хотя бы 2-3 пункта)

• опыт интеграции LLM API или agent-фреймворков (LangChain, LlamaIndex, Spring AI)
• понимание паттернов RAG, tool calling, memory management, planning в агентных системах
• практика работы с векторными БД
• опыт оценки качества AI-генерации: метрики, evaluation-фреймворки (RAGAS, LangSmith)
• понимание основ промпт-инжиниринга: шаблоны, динамическая генерация, защита от инъекций, версионирование
• опыт настройки мониторинга AI-систем: latency, cost, token usage, качество ответов.

Будет большим плюсом:

• опыт проектирования архитектуры мультиагентных систем (иерархия, рой, supervisor-worker)
• знание Docker, Kubernetes/OpenShift, опыт деплоя AI-сервисов
• опыт работы с очередями для асинхронной генерации (Kafka) и кэшированием (Redis)
• понимание подходов AI PDLC.

Мы предлагаем:

• полный рабочий день с возможностью гибкого графика
• гибридный формат работы
• конкурентоспособная зарплата (фиксированный оклад плюс премиальные выплаты)
• корпоративный спортзал
• сложные, амбициозные задачи на стыке бэкенда и GenAI
• возможность создать уникальный продукт с нуля и повлиять на архитектуру
• профильное обучение за счёт компании: конференции, курсы, внутренние воркшопы по AI
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.