Java backend-разработчик для AI-платформы

Nobilis.Team; United States; Hybrid; USD 120,000 - 180,000; Full time

Benefits offered by this job

ДМС после испытательного срока

Спортивные программы

Гибкий график 5/2

Офисы или удаленная работа

IT-ипотеки

Job summary

Nobilis.Team разрабатывает NobiChat — корпоративную AI-платформу, ядро которой составляет AI-агенты и orchestration слоя. Команда занимается backend-реализацией, интеграциями и обеспечением безопасности, доступности и контроля контекстов диалогов.

Основной стек: Java/Spring Boot, REST, LLM API, RAG, контейнеризация и CI/CD. Возможна работа в офисе или удаленно с гибким графиком. Мы ищем инициативных специалистов с опытом архитектурных решений, разработки API и взаимодействия с бизнес-заказчиками.

Qualifications

• Уверенное владение Java, опыт production-разработки на Spring Boot и готовность работать с Java 21 и Spring Boot 3.5
• Опыт проектирования архитектуры и REST API, самостоятельного принятия технических решений и развития существующей кодовой базы
• Знание Spring MVC, Spring Security, Spring Data JPA/Hibernate, валидации запросов и документирования API через OpenAPI
• Практический опыт работы с PostgreSQL, SQL и Liquibase; понимание транзакций, индексов, оптимизации запросов, кеширования и пулов подключений
• Опыт подключения внешних реляционных источников, включая MS SQL Server, и разграничения доступа к данным
• Опыт реализации аутентификации и авторизации с JWT, OAuth2 и OIDC/SSO
• Владение Maven и Git; опыт OpenFeign для HTTP-интеграций, JGit для работы с репозиториями, MapStruct для преобразования объектов и Ehcache для кеширования
• Практический опыт Docker и программного управления контейнерами через docker-java
• Знание Docker Compose, Docker Swarm, Traefik и GitLab CI на уровне настройки окружения, понимания сборки и развертывания, диагностики проблем
• Опыт модульного и интеграционного тестирования с JUnit и Testcontainers, включая проверки с базами данных
• Навыки диагностики по логам, метрикам и трассировкам с использованием Actuator, Micrometer, OpenTelemetry и OTLP
• Понимание React и TypeScript на уровне согласования API-контрактов и совместной диагностики frontend/backend
• Понимание специфики корпоративного ПО для внешних заказчиков: ролевой модели и безопасности, интеграций с их ИТ-ландшафтом, требований к надёжности и влияния изменений на процессы пользователей
• Практический опыт разработки приложений с использованием LLM API: потоковые ответы через SSE, история диалогов и управление контекстом
• Понимание устройства контекста и основных проблем LLM-систем
• Практический опыт tool/function calling
• Понимание принципов построения agent loop и агентных систем с сохранением состояния
• Практический опыт построения RAG-систем и векторного поиска в Qdrant
• Практический опыт работы со structured output
• Понимание трассировки AI-вызовов
• Уметь общаться с бизнес-заказчиками, выявлять реальную потребность за первоначальным запросом, уточнять требования, объяснять варианты решения и переводить бизнес-задачи в техническую реализацию
• Самостоятельно прорабатывать задачи и работать итерационно: формулировать гипотезы, обсуждать их, проверять, корректировать и учитывать обратную связь
• Декомпозировать работу, оценивать сроки, согласовывать приоритеты и своевременно сообщать о рисках и необходимости помощи
• Отвечать за результат до эксплуатации, учитывать пограничные сценарии и последствия изменений
• Аргументировать решения, слышать коллег, конструктивно давать и принимать обратную связь
• Проводить code review, делиться знаниями и помогать другим разработчикам
• Будет плюсом: Опыт использования LangChain4j, Spring AI, LangChain/LangGraph или аналогичных фреймворков
• Будет плюсом: Опыт разработки AI-агентов, MCP-серверов, собственных фреймворков оркестрации
• Будет плюсом: Регулярное самостоятельное использование AI-инструментов разработки — Cursor, Codex, Claude Code, OpenCode, Hermes и аналогов

Responsibilities

• Проектировать и развивать runtime для работы с LLM и AI-агентами, участвовать в проектировании собственного orchestration / harness layer вокруг LLM
• Управлять контекстом модели и историей диалогов; Разрабатывать agent loop и управлять жизненным циклом агентных сценариев
• Проектировать инструменты для агентов и интеграции с корпоративными системами; обеспечивать контроль доступа, согласованность состояния и обработку ошибок удалённых операций
• Развивать RAG и интеграцию корпоративных данных в LLM-приложения; работать со structured output, потоковые диалоги (streaming)
• Развивать наблюдаемость AI-вызовов, диагностировать и улучшать поведение LLM и агентов
• Развивать архитектуру модульного backend-приложения, REST API и бизнес-логику, включая валидацию, обработку ошибок и документацию
• Проектировать модели данных и миграции, оптимизировать запросы и кеширование
• Развивать аутентификацию, авторизацию и ролевую модель; контролировать доступ к внешним данным и управлять подключениями
• Программно управлять контейнерными средами: от создания и ожидания готовности до обработки сбоев и освобождения ресурсов
• Писать тесты, диагностировать production-проблемы, развивать наблюдаемость, согласовывать API с frontend-разработчиками

Skills

Java

Spring Boot

REST API

Архитектура

LLM интеграция

Agent loop

RAG

React/TypeScript

Tools

PostgreSQL

Liquibase

Maven

Git

OpenFeign

JGit

MapStruct

Ehcache

Docker

Docker Compose

Docker Swarm

Traefik

GitLab CI

JUnit

Testcontainers

Actuator

Micrometer

OpenTelemetry

OpenAPI

LangChain4j

Spring AI

LangChain/LangGraph

Job description

Описание

Мы разрабатываем NobiChat — корпоративную AI-платформу, в которой AI является ядром продукта, мы строим собственный слой оркестрации LLM и AI-агентов: backend отвечает за управление контекстом и состоянием диалога, agent loop, вызов инструментов, контроль прав, выполнение действий и интеграцию моделей с корпоративными системами. Мы являемся современной ИТ-компанией в полном смысле: мы мобильные, распределенные, держим фокус как на клиентах, так и на сотрудниках, вкладываемся в развитие

Задачи

• Проектировать и развивать runtime для работы с LLM и AI-агентами, участвовать в проектировании собственного orchestration / harness layer вокруг LLM
• Управлять контекстом модели и историей диалогов Разрабатывать agent loop и управлять жизненным циклом агентных сценариев
• Проектировать инструменты для агентов и интеграции с корпоративными системами; обеспечивать контроль доступа, согласованность состояния и обработку ошибок удалённых операций
• Развивать RAG и интеграцию корпоративных данных в LLM-приложения Работать со structured output, развивать потоковые диалоги (streaming), обеспечивать хранение истории диалогов и сохранение состояния
• Развивать наблюдаемость AI-вызовов, диагностировать и улучшать поведение LLM и агентов
• Развивать архитектуру модульного backend-приложения, REST API и бизнес-логику, включая валидацию, обработку ошибок и документацию
• Проектировать модели данных и миграции, оптимизировать запросы и кеширование
• Развивать аутентификацию, авторизацию и ролевую модель; контролировать доступ к внешним данным и управлять подключениями
• Программно управлять контейнерными средами: от создания и ожидания готовности до обработки сбоев и освобождения ресурсов
• Писать тесты, диагностировать production-проблемы, развивать наблюдаемость, согласовывать API с frontend-разработчиками

Требования

• Уверенное владение Java, опыт production-разработки на Spring Boot и готовность работать с Java 21 и Spring Boot 3.5
• Опыт проектирования архитектуры и REST API, самостоятельного принятия технических решений и развития существующей кодовой базы
• Знание Spring MVC, Spring Security, Spring Data JPA/Hibernate, валидации запросов и документирования API через OpenAPI
• Практический опыт работы с PostgreSQL, SQL и Liquibase; понимание транзакций, индексов, оптимизации запросов, кеширования и пулов подключений
• Опыт подключения внешних реляционных источников, включая MS SQL Server, и разграничения доступа к данным
• Опыт реализации аутентификации и авторизации с JWT, OAuth2 и OIDC/SSO
• Владение Maven и Git; опыт OpenFeign для HTTP-интеграций, JGit для работы с репозиториями, MapStruct для преобразования объектов и Ehcache для кеширования
• Практический опыт Docker и программного управления контейнерами через docker-java
• Знание Docker Compose, Docker Swarm, Traefik и GitLab CI на уровне настройки окружения, понимания сборки и развертывания, диагностики проблем
• Опыт модульного и интеграционного тестирования с JUnit и Testcontainers, включая проверки с базами данных
• Навыки диагностики по логам, метрикам и трассировкам с использованием Actuator, Micrometer, OpenTelemetry и OTLP
• Понимание React и TypeScript на уровне согласования API-контрактов и совместной диагностики frontend/backend
• Понимание специфики корпоративного ПО для внешних заказчиков: ролевой модели и безопасности, интеграций с их ИТ-ландшафтом, требований к надёжности и влияния изменений на процессы пользователей
• Практический опыт разработки приложений с использованием LLM API: потоковые ответы через SSE, история диалогов и управление контекстом
• Понимание устройства контекста и основных проблем LLM-систем
• Практический опыт tool/function calling
• Понимание принципов построения agent loop и агентных систем с сохранением состояния
• Практический опыт построения RAG-систем и векторного поиска в Qdrant
• Практический опыт работы со structured output
• Понимание трассировки AI-вызовов
• Уметь общаться с бизнес-заказчиками, выявлять реальную потребность за первоначальным запросом, уточнять требования, объяснять варианты решения и переводить бизнес-задачи в техническую реализацию
• Самостоятельно прорабатывать задачи и работать итерационно: формулировать гипотезы, обсуждать их, проверять, корректировать и учитывать обратную связь
• Ценим не способность безошибочно угадать решение с первого раза, а способность осмысленно искать его вместе с командой
• Декомпозировать работу, оценивать сроки, согласовывать приоритеты и своевременно сообщать о рисках и необходимости помощи
• Отвечать за результат до эксплуатации, учитывать пограничные сценарии и последствия изменений
• Аргументировать решения, слышать коллег, конструктивно давать и принимать обратную связь
• Проводить code review, делиться знаниями и помогать другим разработчикам
• Будет плюсом: Опыт использования LangChain4j, Spring AI, LangChain/LangGraph или аналогичных фреймворков — для нас важнее понимание лежащих под ними принципов
• Будет плюсом: Опыт разработки AI-агентов, MCP-серверов, собственных фреймворков оркестрации или runtime-слоёв вокруг LLM
• Будет плюсом: Регулярное самостоятельное использование AI-инструментов разработки — Cursor, Codex, Claude Code, OpenCode, Hermes и аналогов, практическое понимание работы моделей, возможностей и ограничений этих инструментов, с проверкой генерируемого кода и предлагаемых решений

Условия

• Работу над корпоративным продуктом NobiChat, объединяющим backend, интеграции, контейнерные среды и AI
• Развитие экспертизы в AI-инжиниринге и агентных системах
• Оформление по ТК РФ; после испытательного срока подключение к ДМС, компенсация спортивных программ
• Работа в аккредитованной IT-компании (льготы IT-ипотеки, отсрочки)
• Возможность работы в одном из наших офисов или удаленно, преимущественно по желанию сотрудника
• График 5/2, гибкое начало рабочего дня, отсутствие дресс-кодов и только полезная бюрократия
• Интересные корпоративные мероприятия, клубы по интересам
• Круг единомышленников, командный подход и адекватное, открытое к диалогу и новым идеям руководство
• Систему профессионального, карьерного и финансового развития