Обязанности:
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.Похожие вакансии
Договорная
Екатеринбург
Центральный банк Российской Федерации (Банк России)