Стажер LLM-researcher в ПАО Сбербанк Москва

Стажёр в команду риск-моделирования Сбера: разработка и обучение LLM, создание AI-агентов и мультиагентных систем для анализа рисков.

Задачи:

• Разработка PoC и MVP AI-агентов на основе LLM с использованием фреймворков 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:

• Статус студента бакалавриата/магистратуры на момент трудоустройства
• 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 и т.д.)
• 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, стек, бинарное дерево)
• Уверенный английский язык для чтения и анализа научных статей и документации

Условия:

• Формат работы: офис в г. Москва, рядом с м. Кутузовский пр.
• Гибкий график и возможность совмещать с учебой: от 30 до 40 часов в неделю
• Возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Навыки:

• Python
• PyTorch
• Scikit-learn
• Pandas
• LLM
• NLP
• RAG
• GraphRAG
• Agentic RAG
• langchain
• langgraph
• LoRA
• SFT
• GRPO
• RL
• CNN
• RNN
• Transformer