Просмотр вакансии

Мы создаём продукт «Пульт. Навыки ИИ-помощников» — слой нефинансовых MCP-tools и агентных функций для ИИ-помощника предпринимателя. Ваша задача — разрабатывать микросервисы и MCP-серверы, которые интегрируют внешние решения в единый AI-ассистент. Проект обеспечивает E2E-путь от гипотезы до прома: отбор и онбординг партнёров, интеграция MCP/API/агентов, прохождение ИБ/DPO/юридических проверок, публикация в едином каталоге, мониторинг качества и оценка бизнес-эффекта. Вы будете работать в команде, обеспечивающей автоматизацию рутины предпринимателей через экспертные консультации и ИИ-агентов.

Обязанности

• разработка и поддержка MCP-серверов для интеграции нефинансовых функций партнеров с ИИ-помощником
• создание и сопровождение микросервисов на Java/Kotlin с использованием Spring Boot
• работа с PostgreSQL: моделирование, миграции, оптимизация запросов (Hibernate/JPA)
• разработка REST API с OpenAPI/Swagger контрактами для единых точек интеграции
• интеграция с LLM API и AI-платформами, настройка Spring AI
• реализация ИИ-агентов с использованием LangChain/LangGraph
• построение RAG-систем: embeddings, vector DB, retrieval pipeline
• промпт-инжиниринг: zero-shot, few-shot, structured prompting
• валидация и контроль качества ответов LLM.

Требования

• опыт разработки на Java/Kotlin от 2 лет. Понимание принципов микросервисной архитектуры
• PostgreSQL + ORM (Hibernate/JPA): моделирование, миграции, оптимизация запросов
• REST + OpenAPI/Swagger (как контракт API), JSON
• опыт работы инструментами командной разработки: таск-трекер, система контроля версий
• знания и опыт в областях: разработка AI-агентов и LLM-based приложений, работа со Spring AI, LangChain/LangGraph, MCP и tool/function calling
• навыки AI-промптинга (zero-shot, few-shot, structured prompting), построение RAG-систем: embeddings, vector DB, retrieval pipeline
• интеграция с LLM API и AI-платформами, понимание memory/context management в AI-agent системах, понимание ограничений LLM и подходов к валидации и контролю качества ответов
• использование AI co-pilot инструментов при разработке приложений, понимание архитектурных подходов к построению production-ready AI-сервисов.

Условия

• комфортный современный офис по адресу: г. Сочи, Войкова, 2
• гибридный график работы
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.