Разработчик мультиагентной системы (Java)

Что предстоит делать

Мы строим собственную мультиагентную систему, которая изменит процессы и подходы ведения проектов. В её основе - чистые клиенты OpenCode и QwenCode, а задача - не просто запустить агентов, а глубоко встроить их во все корпоративные системы, без которых не обходится ни один проект: аналитика, разработка, дизайн, QA, DevOps и управление проектом. У нас свой инференс с собственными моделями - и в ближайшее время мы существенно масштабируем мощности. Параллельно прорабатываем трек выхода на внешние модели через guardrails, чтобы сочетать гибкость и безопасность. Проект долгосрочный: минимум до конца 2028 года, а дальше - поддержание и развитие. Это не «задача на квартал», а системная работа, которая будет влиять на процессы компании ещё много лет. Ты можешь стать одним из тех, кто закладывает её архитектуру с самого начала. Распределение задач: 60% - разработка нового функционала (вайбкодинг), 40% - исследование инструментов и технологий. Чем Вы будете заниматься: • 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; • перестраивать процессы ключевых ролей (аналитик, разработчик, дизайнер, тестировщик, архитектор, DevOps, РП) под агентный подход: формировать целевой набор инструментов, процедуры работы, встраивать их в общий ландшафт и готовить методические материалы; • анализировать архитектуру решения на узкие места: задержки LLM, стоимость и надёжность; • поддерживать архитектурную документацию (C4, UML, Archimate). Мы ожидаем, что Вы: • 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; • владеете API-дизайном (REST, gRPC, AsyncAPI, OpenAPI) и нотациями (C4, UML/PlantUML, Mermaid); • знакомы с наблюдаемостью (Prometheus, Zabbix, Grafana) и OpenTelemetry (трассировка LLM и MCP); • понимаете принципы современных кодинговых агентов: агентный цикл, интеграция LLM, MCP, RAG-pipeline; • разбираетесь в метриках качества ИС: токены/запрос, cost per request, precision/recall retrieval, latency p99/p95/p50. Будет плюсом: • опыт с Agent Frameworks на Java (LangChain4j, Spring AI, LangGraph) и SDK (OpenAI Agents / Google Agents); • навыки DevOps (Terraform, Helm); • интеграции с SAP (S/4HANA); • опыт работы с LLM-runners (vLLM).

Что предлагаем