scala разработчик

Команда строит продукт, в котором применяются разные подходы к построению RAG: векторные, графовые и гибридные, различные стратегии чанкинга и реранкинга. Сервис по созданию баз знаний на основе RAG уже находится в продакшене и требует дальнейшего развития, экспериментов и масштабирования.

• Разрабатывать и развивать бэкенд сервиса баз знаний на Scala (ZIO, Cats Effect, Spark);
• Проектировать и реализовывать различные типы RAG-пайплайнов: векторный поиск, графовый retrieval, гибридные схемы;
• Экспериментировать с методами чанкинга и реранкинга;
• Интегрироваться с LLM через LangChain, работать с pgvector, Elasticsearch, ClickHouse, Qdrant;
• Проверять гипотезы совместно с ML-инженерами, выводить их в прод и измерять качество;
• Участвовать в архитектурных решениях и развитии инженерной культуры команды.

• Коммерческий опыт разработки на Java от 3 лет: уверенное знание JVM, многопоточности, понимание особенностей сборщика мусора и работы с памятью;
• Опыт проектирования и поддержки бэкенд-сервисов в продакшене под нагрузкой;
• Уверенный SQL и опыт работы с PostgreSQL;
• Опыт построения REST API и работы с брокерами сообщений;
• Понимание принципов функционального программирования и желание глубоко в это погружаться;
• Ориентация в области RAG и LLM: понимание embeddings, векторного поиска, чанкинга, реранкинга, prompt engineering; опыт работы с LangChain или аналогами;
• Понимание различий между векторным, графовым и гибридным retrieval;
• Готовность интенсивно учиться: за ~2 месяца выйти на уровень самостоятельной разработки на Scala;
• Аналитический склад ума, умение работать с исследовательскими задачами и неопределённостью;
• Будет плюсом любой опыт со Scala, знакомство с экосистемой ZIO, Cats Effect, Spark, практический опыт построения RAG-систем, опыт работы с pgvector, Elasticsearch, ClickHouse, опыт интеграции с LLM, понимание метрик качества RAG, знание Docker, Kubernetes, CI/CD, навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов, опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов, инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

• Комфортный современный офис в Москве;
• Ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета;
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду.