Backend-разработчик (java/kotlin)

Сбер2В - система бизнес-сервисов под единым управлением. Вместе мы решаем комплексные задачи государства, бизнеса и регионов с помощью аналитики больших данных, искусственного интеллекта, автоматизации и ЭДО.

Мы в цифрах:

• 50+ собственных решений
• 1,2 млн клиентов малого бизнеса
• 40+ отраслей используют наши продукты
• 2,5 тыс. клиентов крупного бизнеса и госсектора Наши технологии (аналитика больших данных, машинное обучения, визуализация) помогают бизнесу расти, а регионам - развиваться.

Сейчас мы ищем Backend-разработчика к нам в команду.

Чем предстоит заниматься:

• Разрабатывать сервисы на Java/Kotlin в микросервисной архитектуре: писать REST API (OpenAPI/Swagger);

• Работать с PostgreSQL, проектировать схемы БД;

• Внедрять AI-агентов в продуктовую среду: интегрировать LLM-модели (OpenAI, Anthropic, локальные open-source модели) через Spring AI, LangChain или LangGraph;

• Строить RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation): проектировать retrieval-пайплайны, работать с эмбеддингами, настраивать векторные базы данных (Qdrant/Pinecone/Milvus), оптимизировать поиск и качество выдаваемых ответов;

• Настраивать инструментарий AI-агентов: писать код, который позволяет LLM вызывать методы внутренних микросервисов и внешних API;

• Проектировать управление контекстом и памятью AI-агентов.

Ты идеальный кандидат, если у тебя есть:

• Опыт разработки на Java/Kotlin от 3 лет;
• Понимание принципов микросервисной архитектуры PostgreSQL + ORM (Hibernate/JPA): моделирование, миграции, оптимизация запросов REST + OpenAPI/Swagger (как контракт API), JSON;
• Опыт работы инструментами командной разработки: таск-трекер, система контроля версий;
• Опыт разработки AI-агентов и LLM-based приложений;
• Опыт работы со Spring AI, LangGraph / LangChain Навыки AI-промптинга (zero-shot, few-shot, structured prompting);
• Опыт работы с MCP, tool/function calling;
• Опыт построения RAG-систем: embeddings, vector DB, retrieval pipeline
• Интеграция с LLM API и AI-платформами;
• Понимание memory/context management в AI-agent системах;
• Понимание ограничений LLM, подходов к валидации и контролю качества ответов;
• Использование AI co-pilot инструментов при разработке приложений;
• Понимание архитектурных подходов к построению production-ready AI-сервисов.

Что мы предлагаем:

• Работу в аккредитованной IT-компании;
• Удобный офис;
• Ежегодный бонус по итогам работы;
• Подключение к ДМС, телемедицина, чек-ап - после прохождения испытательного срока;
• Ведение беременности и родов, лазерная коррекция зрения и стоматология после двух лет непрерывного стажа в группе Сбер;
• Специальные условия для страхования семьи;
• Возможность участия в корпоративной пенсионной программе;
• Корпоративное обучение;
• Бесплатную подписку на СберПрайм и скидки у партнёров;
• Новогодние подарки для детей, корпоративные мероприятия и поддержку в особых жизненных ситуациях;
• Скидки в спортклубы X-Fit, WorldClass.

Почему у нас классно работать:

• Видимый результат: твой вклад напрямую влияет на продукт и развитие компании;
• Минимизируем бюрократию, даём возможность проявлять инициативу;
• Есть возможность карьерного роста внутри команды или других подразделений;
• Вклад в развитие общества: наши исследования способствуют улучшению экономики регионов и качества жизни людей.

Мы верим в силу данных как инструмента позитивных изменений