Lead Specialty Software Engineer - Agentic AI

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Ведущий инженер-разработчик в Wells Fargo для проектирования и внедрения корпоративных приложений и решений на базе Agentic AI, модернизации миграции данных кредитных рисков. Роль предполагает техническое лидерство, архитектурные решения и менторство инженеров.

Задачи

• Проектировать, разрабатывать, тестировать, разворачивать и поддерживать корпоративные приложения и решения на базе AI
• Разрабатывать full stack приложения на Angular и/или React, Spring Boot, SQL Server
• Проектировать и реализовывать решения Agentic AI с использованием LangGraph, LLM, RAG, prompt engineering и фреймворков оркестрации агентов
• Разрабатывать сервисы на Python, автоматизацию, API и пайплайны обработки данных
• Взаимодействовать с product owners, архитекторами, бизнес-партнёрами и инженерными командами
• Участвовать в архитектурных обсуждениях, технических ревью дизайна и код-ревью
• Анализировать и решать сложные технические задачи по приложениям, базам данных, интеграциям и AI-компонентам
• Участвовать в инициативах по CI/CD, DevOps, тестированию, безопасности и операционному совершенству
• Менторить junior и middle инженеров
• Следить за новыми технологиями в области AI, разработки ПО и модернизации приложений

Требования

• 5+ лет опыта Specialty Software Engineering или эквивалентного
• 5+ лет разработки Java-приложений на Spring Boot и микросервисной архитектуре
• 5+ лет разработки решений на Python
• 6+ месяцев опыта построения решений Agentic AI на LangGraph или аналогичных фреймворках

Условия

• Гибридный формат работы с присутствием в офисе в одном из указанных локаций
• Роль старшего технического контрибьютора в стратегических инициативах по разработке ПО и AI
• Работа в Agile-среде с современными DevOps-практиками
• Равные возможности трудоустройства

Навыки

• Java
• Spring Boot
• Python
• LangGraph
• LLM
• RAG
• Prompt Engineering
• Angular
• React
• SQL Server
• RESTful APIs
• Git
• CI/CD
• Azure
• AWS
• Docker
• Kubernetes
• Jira
• Vector databases
• Knowledge graphs