Вакансия: Java разработчик (LLM GigaChat)
Зарплата: руб.
Форма занятости:
Метод работы:
Полный рабочий день
Задачи: 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.
Образование:
Не указано
Контакты:
Для просмотра контактов необходимо авторизоваться на сайте.
Войти
