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.

Обязанности

### 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.

Требования

### 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

* 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.

Условия

### 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.