СберСтажер LLM-researcher
Москва
Команда развивает системы анализа рисков на основе LLM и классических ML; вы будете участвовать в создании PoC/MVP AI‑агентов, адаптации и дообучении трансформерных моделей для финансовых и операционных задач банка, повышая качество прогнозов и принятия решений
ГрейдJunior
Стек
PythonPyTorchLangChainTransformersLoRAPrompt TuningSFTReinforcement Learning
Задачи
- •автоматизация сложных DS‑задач
- •разработка PoC и MVP AI‑агентов на базе фреймворков для LLM (например, LangChain)
- •адаптация и дообучение LLM с использованием внутренних и внешних данных (Prompt Tuning, LoRA, SFT, GRPO)
- •применение методов RL для улучшения reasoning‑способностей моделей
- •разработка чистого и поддерживаемого кода, работа в команде
Обязательно
- •студент очной формы или неоконченное высшее математ./ест.-науч./техн. направление
- •знание высшей математики и математической статистики
- •уверенное владение Python и PyTorch
- •знание классического ML и DL
- •владение алгоритмами, структурами данных и методами оптимизации
- •английский для чтения научных статей
Будет плюсом
- •опыт научной деятельности
- •опыт построения и разработки ИИ‑агентов
- •опыт работы с LLM: prompt engineering и fine‑tuning
- •участие в open‑source проектах или соревнованиях (Kaggle, хакатоны)
