Middle Java Developer (Пульт. Навыки ИИ-помощников)

Описание

Мы создаём продукт «Пульт. Навыки ИИ-помощников» — слой нефинансовых MCP-tools и агентных функций для ИИ-помощника предпринимателя. Ваша задача — разрабатывать микросервисы и MCP-серверы, которые интегрируют внешние решения в единый AI-ассистент. Проект обеспечивает E2E-путь от гипотезы до прома: отбор и онбординг партнёров, интеграция MCP/API/агентов, прохождение ИБ/DPO/юридических проверок, публикация в едином каталоге, мониторинг качества и оценка бизнес-эффекта. Вы будете работать в команде, обеспечивающей автоматизацию рутины предпринимателей через экспертные консультации и ИИ-агентов. Чем предстоит заниматься: разработкой и поддержкой MCP-серверов для интеграции нефинансовых функций партнеров с ИИ-помощником созданием и сопровождением микросервисов на Java/Kotlin с использованием Spring Boot работой с PostgreSQL: моделированием, миграциями, оптимизацией запросов (Hibernate/JPA) разработкой REST API с OpenAPI/Swagger контрактами для единых точек интеграции интеграцией с LLM API и AI-платформами, настройка Spring AI реализацией ИИ-агентов с использованием LangChain/LangGraph построением RAG-систем: embeddings, vector DB, retrieval pipeline промпт-инжинирингомг: zero-shot, few-shot, structured prompting валидацией и контролем качества ответов LLM. Мы ожидаем, что вы: имеете опыт разработки на Java/Kotlin от 2 лет. Понимаете принципы микросервисной архитектуры владеете PostgreSQL + ORM (Hibernate/JPA): моделирование, миграции, оптимизация запросов работали с REST + OpenAPI/Swagger (как контракт API), JSON имеете опыт работы инструментами командной разработки: таск-трекер, система контроля версий имеете знания и опыт в областях: разработка AI-агентов и LLM-based приложений, работа со Spring AI, LangChain/LangGraph, MCP и tool/function calling имеете навыки AI-промптинга (zero-shot, few-shot, structured prompting), построения RAG-систем: embeddings, vector DB, retrieval pipeline имеете опыт интеграции с LLM API и AI-платформами, понимание memory/context management в AI-agent системах, понимание ограничений LLM и подходов к валидации и контролю качества ответов использовали AI co-pilot инструменты при разработке приложений, имеете понимание архитектурных подходов к построению production-ready AI-сервисов. Что мы предлагаем: комфортный современный офис (Войкова, 2) гибридный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.