Tech Lead Java (Продуктовый профиль клиента)

Мы разрабатываем передовой сервис, который агрегирует информацию о клиентах и их продуктах из множества банковских систем, обеспечивая мгновенный доступ к актуальным данным и улучшая качество обслуживания. Но это еще не всё! Мы также создаем интеллектуального агента, который поможет сотрудникам банка быстро находить ответы на вопросы о клиентах на естественном языке. Этот RAG-агент внутренней документации станет незаменимым помощником, использующим передовые технологии LLM и векторного поиска для обработки запросов по внутренним регламентам и документации. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту 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!

• проектировать архитектуру обоих сервисов: доменная модель, интеграции, API, стратегия хранения данных

• разрабатывать ключевые компоненты: Spring Boot, KaVa, PostgreSQL, Ignite, векторные БД

• ыстраивать RAG-пайплайн: парсинг документов, эмбеддинги, retrieval, интеграция с LLM, контроль качества ответов

• руководить командой из 3 разработчиков, проводить code review и менторить коллег

• выстраивать CI/CD, практики тестирования, вести техническую документацию и ADR

• взаимодействовать с продуктовыми владельцами, командами ИБ, Data Engineering и ML Engineering

• вести research в области RAG-паттернов и оптимизации поиска.

Будет плюсом:

• от 5 лет коммерческой разработки на Java, от 2 лет в роли Tech/Team Lead или Senior+ с лидерскими функциями

• глубокое знание Spring Boot, микросервисной архитектуры, KaVa, PostgreSQL

• уверенная работа с Docker, Kubernetes, CI/CD

• навыки руководства командой, менторинга и проведения code review

• умение общаться с бизнесом и защищать технические решения

• опыт работы с LLM, RAG, векторными БД.

• комфортный современный офис на м. Кутузовская

• формат работы: офис на время адаптации и далее гибрид (2–3 дня в неделю в офисе)

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендации друзей в команду Сбера.