Java разработчик (LLM GigaChat)

Описание

_Мы - команда продукта “Интеллектуальный цифровой сотрудник”._ _Мы занимаемся разработкой и внедрением мультиагентных AI-систем с применением LLM GigaChat, направленных на автономизацию и агентизацию процессов бэк-офиса Банка._ 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

### **_Что предстоит делать:_** * п\_роектировать и реализовывать мультиагентные AI-системы, использующие GigaChat, как ядровой компонент\_ * п\_редлагать идеи и трансформировать существующие решения для повышения их эффективности\_ * а\_нализировать и диагностировать ошибки и сбои, находить и исправлять причины\_ * в\_ыдвигать и проверять гипотезы «вокруг LLM» для оптимизации процессов взаимодействия с ней\_ * и\_спользовать возможности GigaChat в процессе разработки для оценки и проверки возможностей LLM\_ * р\_еализовывать интеграционную функциональность с смежными системами\_ * р\_азрабатывать юнит и интеграционные тесты\_ * в\_заимодействовать с экспертами (аналитиками, разработчиками), в т.ч. участниками смежных команд в рамках Agile\_

Требования

* опыт разработки на Java: не менее 3 опыта коммерческой разработки * опыт работы с RESTful API и WebClient/RestTemplate * опыт работы с Spring Framework * понимание работы с брокерами сообщений (Kafka) * уверенное владение SQL и опыт работы с различными типами баз данных, включая реляционные и NoSQL * работа с системами контроля версий: знание и опыт работы с системами контроля версий (Git, Bitbucket) * понимание архитектуры трансформеров и принципов работы LLM (токенизация, контекстное окно, temperature, top\_p) * опыт работы с библиотеками для построения цепочек (пайплайнов) и агентов: LangChain4j (обязательно для Java-стека) или опыт портирования концепций с Python (LlamaIndex, LangChain) на Java. Будет плюсом: * навык проектирования эффективных промптов (prompt engineering) и стратегий работы с памятью агента (сохранение истории диалога) * понимание разницы между простым чатом и агентом: умение проектировать инструменты (function calling / tools), которые агент будет вызывать для взаимодействия с банковскими системами.

Условия

* гибридный формат работы, офис: г Казань, ул.Спартаковская 2а * корпоративный тренажерный зал * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программу адаптации и помощь руководителя на старте * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративную пенсионную программу * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * бесплатная подписку СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.