Java Developer (AI / GenAI) в СберСпасибо Москва

Бэкенд-разработчик уровня Middle/Senior для платформы СберСпасибо, в ядро которой встраиваются возможности генеративного ИИ. Нужен специалист, глубоко понимающий механику LLM, умеющий строить RAG-пайплайны и проектировать сложных агентов.

Задачи:

• Проектирование и разработка микросервисной архитектуры на Java 17+ с использованием Spring Boot (MVC, Data JPA, Security)
• Построение пайплайнов Retrieval-Augmented Generation (RAG): от парсинга сырых данных до индексации эмбеддингов
• Разработка и поддержка векторных баз данных Qdrant: проектирование схем шардирования, настройка гибридного поиска (BM25 + Dense Vectors) и оптимизация запросов
• Создание мультиагентных систем на базе LangChain/LangGraph для автоматизации бизнес-процессов
• Глубокий промт-инжиниринг: написание промптов под разные сценарии одного агента, техники Few-shot, Chain-of-Thought, структурированный вывод (JSON mode)
• Отладка семантики моделей: снижение энтропии ответов, управление вариативностью через параметры инференса, механизмы self-healing при деградации внешних провайдеров LLM
• Оптимизация производительности PostgreSQL: тюнинг сложных SQL-запросов, работа с индексами (B-tree, GIN/GIST, триграммы), проектирование транзакционной изоляции
• Вынос вычислений в контейнерную среду: Docker, Kubernetes (Helm), построение отказоустойчивых CI/CD-конвейеров в GitLab CI/Jenkins

Требования:

• Уверенное владение Java 17+, понимание многопоточности (CompletableFuture, виртуальные потоки Project Loom — будет плюсом)
• Экспертный уровень владения стеком Spring: жизненный цикл бинов, аспектно-ориентированное программирование, тонкая настройка пулов соединений БД и параметров безопасности
• Опыт проектирования реляционных моделей в PostgreSQL, умение читать EXPLAIN ANALYZE, эффективные миграции (Liquibase/Flyway)
• Практический опыт работы с векторными СУБД (Qdrant) или Weaviate/Pinecone/Milvus, понимание метрик близости (Cosine Similarity, Dot Product, Euclidean Distance)
• Опыт разработки с библиотеками LangChain и/или LangGraph, построение графов состояний, интеграция внешних инструментов (tool calling)
• Навык написания эффективных промптов (Prompt Engineering) и управления поведением LLM без изменения весов модели
• Опыт работы с Docker и Kubernetes (манифесты, Helm-чарты), знание Linux shell на уровне уверенного пользователя
• Настроенные процессы CI/CD (GitLab CI или Jenkins): сборка Maven/Gradle, покрытие тестами (JUnit 5, Testcontainers), статический анализ кода

Условия:

• Полная занятость
• Формат работы: Москва

Навыки:

• Java
• Spring Boot
• Spring MVC
• Spring Data JPA
• Spring Security
• PostgreSQL
• Qdrant
• Weaviate
• Pinecone
• Milvus
• LangChain
• LangGraph
• Docker
• Kubernetes
• Helm
• GitLab CI
• Jenkins
• Maven
• Gradle
• JUnit 5
• Testcontainers
• Liquibase
• Flyway
• Linux