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
* бесплатная подписка Прайм, которой можно поделиться с тремя близкими
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.