Наша команда занимается созданием следующего поколения интеллектуальных систем для анализа рисков. Среди наших проектов: разработка NLP моделей на основе LLM, создание sota AI-агентов и мультиагентных систем для банковских рисков создание transformer-based моделей для решения задач на финансовых данных; моделирование рынков с помощью машинного обучения разработка классических ML-моделей для процесса кредитования, которые являются ядром бизнеса Сбера и ключевым драйвером прибыли. Обязанности разработка PoC и MVP AI-агентов на основе LLM с использованием фреймворков для работы с LLM, таких как langchain/langgraph адаптация и обучение LLM Сбера с использованием внутренних и внешних данных (Prompt Tuning, LoRA, SFT, GRPO) применение RL подхода для улучшения reasoning способностей модели. Требования студенты бакалавриата и магистратуры технических специальностей знание статистики и ML/DL алгоритмов знание Python и ML-стэка (PyTorch, Scikit-learn, Pandas) понимание как устроен современный NLP (токенизация, обработка данных, эмбеддинги, pre-train модели и тд) опыт проектирования и обучения нейросетевых моделей (от CNN/RNN до трансформеров) опыт построения RAG (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG) знание классических алгоритмов (two pointers, бинарный поиск) и структур данных (куча, стэк, бинарное дерево), какие типы задач эффективнее решать с помощью процессов/потоков умение применять модули threading, asyncio, multiprocessing знание принципов ООП, паттернов проектирования. Умение писать чистый, поддерживаемый код (clean architecture, SOLID), опыт работы с Git. Условия продолжительность стажировки: 3-6 месяцев, занятость 30-40 часов в неделю, гибкий график с понедельника по пятницу формат работы: офис, Санкт-Петербург, IT Хаб Сбера, ул.Уральская, д.1 (ст.метро Василеостровская/Спортивная) доступ к обширному каталогу образовательных программ СберУниверситета для вашего профессионального роста и карьерного развития бесплатная подписка на сервис СберПрайм+ и привлекательные скидки на продукцию партнеров компании возможность получать вознаграждение за рекомендации друзей в команду Сбера.
Похожие вакансии