СберСтажер (DS&LLM)
гибрид, Москва
Команда разрабатывает NLP/LLM-решения и мультиагентные системы для оценки операционных рисков и автоматизации работы с внутренней документацией банка. Стажёр будет собирать PoC/MVP AI-агентов, обучать и адаптировать модели, а также участвовать во внедрении в производство
ГрейдJunior
Стек
TransformersLangChainRAGRLHFLoRASFTGRPOlanggraph
Задачи
- •Разработка PoC и MVP AI-агентов на основе LLM
- •Адаптация и обучение LLM с использованием внутренних и внешних данных
- •Построение и эксперименты с RAG и мультиагентными архитектурами
- •Участие в выводе моделей и агентов в промышленную эксплуатацию
- •Писать читаемый, поддерживаемый код и участвовать в обсуждении технических подходов
Обязательно
- •Студент очной формы обучения (бакалавриат 2–6 курс или магистратура 1–2 курс)
- •Техническое образование с хорошей подготовкой по математике и алгоритмам
- •Глубокое понимание теории и практики LLM
- •Опыт проектирования и обучения нейросетевых моделей и трансформеров
- •Опыт построения RAG (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG)
- •Знание алгоритмов, структур данных и принципов ООП
- •Умение писать чистый поддерживаемый код (clean architecture, SOLID)
