Java Tech Lead в Gigacode

Мы развиваем AI-платформу для разработчиков: CLI, IDE-плагины, desktop app, backend-сервисы и агентские сценарии разработки.

Продукт уже используется внутри крупной корпорации и одновременно развивается как внешний B2B SaaS / on-prem продукт.

Ищем сильного техлида, который сможет быть техническим центром команды: принимать архитектурные решения, ускорять delivery, развивать инженеров и строить production-grade AI-систему.

Наш стек

- Backend: Java

- AI stack: open-source LLMs, vLLM, sglang

- Infra: Kubernetes / OpenShift

- CI/CD: Jenkins

- IDE integrations: VSCode / JetBrains

- Agent workflows / orchestration / telemetry

Лидировать и менеджерить разработку AI Developer Platform:

- CLI

- VSCode / JetBrains plugins

- Desktop apps

- backend services

- orchestration / agent runtime

- telemetry / observability

- enterprise integrations

Проектировать архитектуру:

- agent workflows

- tool calling

- RAG / indexing

- multi-session backend orchestration

- sandboxing / guardrails

- масштабируемые inference integration patterns

Принимать технические решения:

- decomposition сервисов

- reliability

- scalability

- performance

- security

- extensibility платформы

Развивать инженерную культуру:

- code review

- engineering standards

- RFC / ADR

- SDLC / AI PDLC

- observability

- release quality

Работать вместе с:

- product owner

- delivery / TPM

- design

- ML / infra

- backend / frontend / plugin engineers

- Участвовать в hands-on разработке сложных частей системы

- Помогать команде быстро и качественно доставлять фичи без потери инженерного качества

Развивать инженерную культуру:

- code review

- engineering standards

- RFC / ADR

- SDLC / AI PDLC

- observability

- release quality

Сильная инженерная база

- 5+ лет коммерческой разработки

- опыт роли senior / lead engineer / tech lead

- системное мышление

- умение проектировать сложные системы

Архитектура и backend

- опыт построения высоконагруженных backend systems

- API design

- async processing

- queues / streaming

- observability

- fault tolerance

Современный AI stack

Будет большим плюсом опыт с:

- AI agents

- coding agents

- MCP / ACP

- tool calling

- RAG

- vector search

- prompt engineering

- inference APIs

- vLLM / open-source models

- orchestration frameworks

Leadership

- умение вести команду через технический авторитет

- способность объяснять сложные вещи просто

- принятие решений в условиях неопределенности

- ownership mindset

- баланс между скоростью и качеством

• комфортный современный офис рядом с м. Тульская
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
• ежегодный пересмотр зарплаты и 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
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера