#middle #офис

СберСпасибо
Java Developer (AI / GenAI)
Полная занятость
Формат работы: Москва

Развиваем платформу, в ядро которой встраиваются возможности генеративного ИИ. Нужен бэкенд-разработчик уровня Middle/Senior, который не просто пишет на Java, но и глубоко понимает механику работы LLM, умеет строить RAG-пайплайны и проектировать сложных агентов.

☑️ Чем предстоит заниматься
-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

☑️ Наши пожелания к кандидатам
-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

Контакты: aszamiatkina@spasibosb.ru

🔥 Подписаться на наши каналы (https://t.me/addlist/8QASR3uThEI2ZjVi) / @best_itjob (https://t.me/best_itjob) / @it_rab (https://t.me/it_rab)