Tech lead Java

Сбер·Москва·1 сент.

Tech lead Java

Ориентир по рынку≈ 280 000 – 410 000 ₽наша приблизительная оценка по 29 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисSeniorПолная занятостьКорпорация

≈ 280 000 – 410 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия живая, задачи расписаны.

3 из 4 в норме

Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона

Деньги

Зарплату в объявлении не раскрыли. Ориентир на созвон: столько платят в 29 похожих вакансиях Backend Developer уровня Senior.

платят меньше280 000 – 410 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.

Вилки нет

Живость

Висит 48 дней, признаков фиктивного найма нет.

Живая

Описание

Расписано подробно: обязанностей 7, требований 6. Картина ясна до первого созвона.

Обещают: ДМС и компенсация спорта
Известно: команда из 3 человек и микросервисы

Подробно

Что требуют

ОбязательноJavaSpringPostgreSQLDockerKubernetesCI/CDLLMRAGKafka

Надбавка к зарплате на этом уровне: LLM +43%, Kubernetes +15%, Kafka +9%.

Ясно

Полный разбор в Pro

Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме

Сколько просить

Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга

Ваше резюме против требований

Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика

Спросить у работодателя

Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии

30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro

Чем предстоит заниматься

Проектировать архитектуру обоих сервисов: доменная модель, интеграции, API, стратегия хранения данных

Разрабатывать ключевые компоненты: Spring Boot, Kafka, PostgreSQL, Ignite, векторные БД

Выстраивать RAG-пайплайн: парсинг документов, эмбеддинги, retrieval, интеграция с LLM, контроль качества ответов

Руководить командой из 3 разработчиков, проводить code review и менторить коллег

Выстраивать CI/CD, практики тестирования, вести техническую документацию

Взаимодействовать с продуктовыми владельцами, командами ИБ, Data Engineering и ML Engineering

Вести research в области RAG-паттернов и оптимизации поиска

Наши требования

От 5 лет коммерческой разработки на Java, от 2 лет в роли Tech/Team Lead или Senior+ с лидерскими функциями

Глубокое знание Spring Boot, микросервисной архитектуры, KaVa, PostgreSQL

Уверенная работа с Docker, Kubernetes, CI/CD

Навыки руководства командой, менторинга и проведения code review

Умение общаться с бизнесом и защищать технические решения

Опыт работы с LLM, RAG, векторными БД

Мы предлагаем

Комфортный современный офис на м. Кутузовская

Формат работы: офис на время адаптации и далее гибрид (2–3 дня в неделю в офисе)

Ежегодный пересмотр зарплаты, 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

Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

Вознаграждение за рекомендации друзей в команду Сбера

Дополнительно

Продуктовая фабрика Экосистемы - это центр управления кросс-канальными продажами, который объединяет продукты партнёров и ключевые каналы их сбыта. Мы даём возможность создавать кампании с гибкими условиями и разной продолжительностью, добавлять нужные продукты, загружать изображения, документы и маркетинговые материалы - всё в одном интерфейсе

Платформа автоматически распределяет предложения по выбранным каналам, чтобы каждый продукт был показан клиенту вовремя и в релевантном контексте. А ещё мы напрямую развиваем один из самых востребованных каналов - Продажу продуктов экосистемы, делая процесс продаж ещё проще и эффективнее

Наша цель - избавить партнеров от рутины и дать возможность сосредоточиться на стратегии, пока платформа занимается бесшовным выводом продуктов на полку

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика придет сообщение от него в Сберчате, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение твоей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Твой опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!