Стажировка по проектированию LLM-агентов и агентских систем в команде AI-трансформации B2B, Сбер.

Локация: Москва, м. Кутузовская
Формат: офис/гибрид
Длительность: 3 месяца
Загрузка: 30–40 часов в неделю
Стажировка оплачиваемая.

Чем занимается команда
Мы внедряем AI и ML в процессы ценообразования кредитных банковских продуктов для B2B. Сейчас запускается стажировка по направлению разработки GenAI-агентов. Цель стажировки — за 3 месяца погрузить сильных технических кандидатов в проектирование агентных систем на базе LLM, дать практический опыт на реальных задачах и пригласить лучших участников на позиции Junior Data Scientist / Junior AI Engineer.

Что предстоит делать

  • изучать паттерны проектирования LLM-агентов;
  • осваивать стек LangChain, LangGraph и внутренний стек AEF SDK;
  • проектировать архитектуру AI-агентов на базе LLM;
  • разрабатывать агентные системы: ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agent;
  • интегрировать агентов с внутренними API и банковскими системами;
  • разрабатывать и улучшать RAG-пайплайны;
  • участвовать во внедрении агентных решений в промышленную среду;
  • оценивать качество агентов: метрики, тестирование, надежность, устойчивость поведения.

Кого ищем
Сильные технические кандидаты, которым интересно развиваться в GenAI, LLM и агентных системах.

Будет здорово, если ты:

  • учишься на последнем курсе магистратуры, уже закончил магистратуру или учишься в аспирантуре;
  • имеешь сильную математическую, техническую или инженерную подготовку;
  • уверенно пишешь на Python;
  • умеешь быстро разбираться в новых библиотеках, фреймворках и подходах;
  • готов глубоко погружаться в архитектуру решений, а не только “прикручивать LLM к промпту”.

Отдельным плюсом будет обучение на сильном техническом факультете: Физтех, Мехмат, ВМК, Матмех, ПМИ, Прикладная математика / информатика и близкие направления.

Будет преимуществом, если ты что-то уже разрабатывал:

  • опыт разработки GenAI-решений: LangChain, LangGraph;
  • опыт построения RAG-систем;
  • работа с векторными базами данных: FAISS, Chroma, Qdrant;
  • опыт с open-source LLM: Llama, Mistral, Qwen и другими;
  • понимание архитектур нейросетей: MLP, CNN, RNN/LSTM, Transformers;
  • опыт в Classic ML, MLOps, DevOps или backend-разработке;
  • опыт промышленной разработки: API, сервисы, контейнеризация, CI/CD.

Рассматриваются также сильные специалисты из разработки, ML, MLOps или DevOps, которые хотят перейти в направление GenAI и AI Agents.

Что предлагаем

  • оплачиваемую стажировку в одном из самых быстрорастущих AI-направлений;
  • работу с реальными бизнес-задачами, а не учебными pet-проектами;
  • погружение в проектирование LLM-агентов и агентных систем;
  • доступ к внутреннему стеку и инструментам;
  • безлимитный тариф агента-разработчика GigaCode;
  • возможность получить оффер на позицию Junior Data Scientist / Junior AI Engineer по итогам стажировки.

Ключевой результат стажировки
За 3 месяца ты сможешь пройти путь от изучения базовых паттернов LLM-агентов до участия в разработке агентных решений. Лучшие стажеры получат предложение перейти в команду на junior-позицию.