Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →
#middle #офис
СберСпасибо
Java Developer (AI / GenAI)
Полная занятость
Формат работы: офис (Москва)
☑️ 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 к векторному пространству
-Создание мультиагентных систем на базе LangChain/LangGraph для автоматизации бизнес-процессов (классификация, извлечение сущностей, принятие решений)
-Глубокий промт-инжиниринг: написание промптов с нуля под разные user-case'ы одного агента, внедрение техник Few-shot, Chain-of-Thought (CoT) и структурированного вывода (JSON mode)
-Отладка семантики моделей: снижение энтропии ответов, управление вариативностью через параметры инференса (temperature, top_p, штрафы), реализация механизмов самовосстановления (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: глубокое понимание жизненного цикла бинов, аспектно-ориентированного программирования, тонкая настройка пулов соединений БД и параметров безопасности
-Опыт проектирования реляционных моделей в PostgreSQL, умение читать EXPLAIN ANALYZE, бороться с блокировками и писать 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. Навык построения графов состояний (State Machines) и интеграции внешних инструментов (tool calling)
-Навык написания эффективных промптов (Prompt Engineering) и управления поведением LLM без изменения весов модели
-Опыт работы с Docker и Kubernetes (написание манифестов, Helm-чартов). 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: ••••@••••.••
Java Job в Telegram | в VK | в Max
