Имеете высшее профильное образование (программирование, программная инженерия, прикладная математика, информатика, ИИ)
Имеете коммерческий опыт разработки на Java 11+ / 21+ не менее 3 лет (уровень не ниже middle+, готовность работать на Java 25)
Понимаете принципы построения ИИ-инфраструктуры для инференса LLM, умеете разворачивать и оптимизировать инференс
Знаете MCP (Model Context Protocol) и имеете опыт реализации MCP-серверов/клиентов
Умеете проектировать их для доступа агентов к IDE (IntelliJ), Confluence, Git, CI/CD и базам знаний
Имеете практический опыт RAG: сборка embeddings, векторный поиск, интеграция с LLM
Работали с реляционными, временными и векторными БД (Postgres, ClickHouse, Influx, TimeScaleDB, Qdrant, Milvus, pgvector, Weaviate) и понимаете их различия
Проектировали информационные системы (микросервисная и событийно-ориентированная архитектуры), включая отказоустойчивые, высоконагруженные и наблюдаемые системы
Разбираетесь в метриках качества ИС: токены/запрос, cost per request, precision/recall retrieval, latency p99/p95/p50
Имеете опыт с Agent Frameworks на Java (LangChain4j, Spring AI, LangGraph) и SDK (OpenAI Agents / Google Agents)
Имеете навыки DevOps (Terraform, Helm)
Имеете опыт интеграций с SAP (S/4HANA)
Имеете опыт работы с LLM-runners (vLLM)
Место работы и занятость
График: полный рабочий день
Место работы: г. Москва, Клары Цеткин улица, д. 2
Описание
Разрабатывать и развивать корпоративного агента на базе OpenSource: проектировать harness-инструменты, интегрировать его с ИТ-системами (MCP / REST / gRPC), настраивать оркестрацию моделей и разрабатывать UI (desktop, web)
Исследовать новые технологии агентной разработки: подбирать инструменты под задачи, проводить эксперименты и сравнивать их эффективность на собственных данных
Анализировать архитектуру решения на узкие места: задержки LLM, стоимость и надёжность
Поддерживать архитектурную документацию (C4, UML, Archimate).