Java разработчик (LLM GigaChat)

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 и в чат на платформе HeadHunter 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!

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.