Senior Java Developer

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 Open Source 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 Code Review. 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.