Город: Москва
Занятость: Полная, 5/2
Опыт работы: Более 6 лет
Мы разрабатываем передовой сервис, который агрегирует информацию о клиентах и их продуктах из множества банковских систем, обеспечивая мгновенный доступ к актуальным данным и улучшая качество обслуживания.
Но это еще не всё! Мы также создаем интеллектуального агента, который поможет сотрудникам банка быстро находить ответы на вопросы о клиентах на естественном языке. Этот RAG-агент внутренней документации станет незаменимым помощником, использующим передовые технологии LLM и векторного поиска для обработки запросов по внутренним регламентам и документации.
Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.
ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!
Обязанности
- проектировать архитектуру обоих сервисов: доменная модель, интеграции, API, стратегия хранения данных
- разрабатывать ключевые компоненты: Spring Boot, KaVa, PostgreSQL, Ignite, векторные БД
- ыстраивать RAG-пайплайн: парсинг документов, эмбеддинги, retrieval, интеграция с LLM, контроль качества ответов
- руководить командой из 3 разработчиков, проводить code review и менторить коллег
- выстраивать CI/CD, практики тестирования, вести техническую документацию и ADR
- взаимодействовать с продуктовыми владельцами, командами ИБ, Data Engineering и ML Engineering
- вести research в области RAG-паттернов и оптимизации поиска.
Требования
- от 5 лет коммерческой разработки на Java, от 2 лет в роли Tech/Team Lead или Senior+ с лидерскими функциями
- глубокое знание Spring Boot, микросервисной архитектуры, KaVa, PostgreSQL
- уверенная работа с Docker, Kubernetes, CI/CD
- навыки руководства командой, менторинга и проведения code review
- умение общаться с бизнесом и защищать технические решения
Будет плюсом:
- опыт работы с LLM, RAG, векторными БД.
Условия
- комфортный современный офис на м. Кутузовская
- формат работы: офис на время адаптации и далее гибрид (2–3 дня в неделю в офисе)
- ежегодный пересмотр зарплаты, 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
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- вознаграждение за рекомендации друзей в команду Сбера.
Похожие вакансии