Java Developer (AI / GenAI)

Описание

Java Developer (AI / GenAI)КомпанияСберСпасибо 4.77УсловияТребованияБэкенд разработчик Middle JavaScript Москва О проекте: Мы развиваем платформу, в ядро которой встраиваются возможности генеративного ИИ. Нам нужен сильный 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. Задачи: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 ожидания от кандидата: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.