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.
