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.