Стажировка в команде, разрабатывающей интеллектуальные системы анализа рисков на основе LLM и ML. Стажер будет участвовать в создании AI-агентов, обучении моделей и разработке PoC/MVP.
Задачи:
- Разработка PoC и MVP AI-агентов на основе LLM с использованием фреймворков langchain/langgraph
- Адаптация и обучение LLM с использованием внутренних и внешних данных (Prompt Tuning, LoRA, SFT, GRPO)
- Применение подходов RL для улучшения reasoning способностей модели
Требования:
- Студент бакалавриата или магистратуры технических специальностей
- Знание статистики и ML/DL алгоритмов
- Знание Python и ML-стэка (PyTorch, Scikit-learn, Pandas)
- Понимание устройства современного NLP (токенизация, обработка данных, эмбеддинги, pre-train модели)
- Опыт проектирования и обучения нейросетевых моделей (от CNN/RNN до трансформеров)
- Опыт построения RAG (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG)
- Знание классических алгоритмов и структур данных
- Умение применять модули threading, asyncio, multiprocessing
- Знание принципов ООП, паттернов проектирования, умение писать чистый код, опыт работы с Git
Условия:
- Длительность стажировки: 3-6 месяцев, занятость 20-40 часов в неделю, гибкий график (пн-пт)
- Формат работы: офисный, Санкт-Петербург, IT Хаб Сбера, ул. Уральская, д.1
- Доступ к каталогу образовательных программ СберУниверситета, бесплатная подписка СберПрайм+ и скидки у партнеров
- Возможность получения вознаграждения за рекомендации