Senior java разработчик

Описание

Наша команда создаёт внутренний сервис, который позволяет другим командам быстро запускать умные продукты на базе больших языковых моделей (LLM) и собственных данных. Мы строим платформу RAG (Retrieval-Augmented Generation), чтобы избавить разработчиков в компании от необходимости глубоко погружаться в тонкости векторизации, семантического поиска и общения с LLM, предоставив им готовый и удобный API. **Что у нас есть сейчас и над чем мы работаем:** **Пайплайны для обработки данных:** Разрабатываем и поддерживаем конвейеры для загрузки и подготовки документов из разных источников (Confluence, Jira, общие диски, почтовые архивы). Данные всегда «грязные», поэтому очистка и структуризация — наша постоянная головная боль и точка роста. **Сервис векторизации и поиска:** Мы развернули и адаптируем векторную базу данных и строим вокруг неё API. Сейчас экспериментируем с гибридным поиском (ключевые слова + семантика), чтобы находить не только похожие по смыслу, но и точные совпадения. **Оркестрация RAG-цепочек:** Основной наш продукт — это API, который принимает вопрос пользователя, находит релевантные фрагменты текста из нашей базы, конструирует «умный» промпт и отправляет его в LLM (используем несколько моделей, от opensource до коммерческих). **Инструменты для оценки:** Качество — ключевая проблема RAG. Мы создаём внутренние дашборды и инструменты для оценки релевантности найденных документов и адекватности финальных ответов, собираем фидбэк от первых пользователей. Мы ищем инженера, которому интересно не только исследовать новые подходы в NLP и Information Retrieval, но и доводить их до стабильно работающего в продакшене сервиса, которым пользуются реальные люди. Наш стек — это Java\\Scala(LangChain), Python только для RND (FastAPI, LangChain/LlamaIndex), Docker, Kubernetes, и много экспериментов с векторными базами и ML-моделями. Если вы готовы строить промышленный RAG с нуля, а не просто использовать готовые решения, — нам по пути.

Обязанности

·   участие в разработке приложения с использованием Spring & LLM ·   написание unit-тестов ·   выполнение CodeReview. Формирование правил кодирования в команде ·   интеграция с различными хранилищами данных: Clickhouse, PostgreSQL, Hadoop.

Требования

* опыт работы в области информационных технологий не менее трех лет * знание и понимание Spring Framework, Liquibase, Kafka, ORM (JPA, Hibernate), Mave, знание http, rest, grpc; * опыт написание Unit-тестов (знание junit, mockito) * опыт работы и управление настройками SonarQube и с PostgreSQL, Clickhouse * знание и понимание процессов и инструментов CI\\CD (Jenkins) * опыт работы с Openshift, Docker * понимание nginx. AI-компетенции: навыки AI-промптинг (one-zeroshot, few-shot), опыт работы с MCP, RAG и опыт использования co-pilot при разработке приложений.

Условия

* комфортный современный офис * график работы – офис * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.