freehire launches on Product Hunt on 26 August.

Follow →

Data Science (Стажер)

Summary

Intern in Sberbank’s ESG AI team building ML models for satellite data, NLP, and multi-agent reporting systems, plus interactive dashboards and RAG chains with LLM.

В Дирекцию по ESG требуется стажер. Команда занимается разработкой ИИ-продуктов в сфере ESG или устойчивого развития. У нас есть проекты как со спутниковыми данными (для оценки состояния земли и океана в основном для гос сектора или клиентов АПК), проекты в человеческом капитале (NLP для профориентации взрослых, оценка влияния ИИ на профессиональные компетенции людей и целых штатных структур), проекты в отчетности (мультиагентные системы по сборке разных типов отчетов).Участие в полном цикле разработки ML-моделей: от сбора и анализа данных (включая геоданные, спутниковые снимки, текстовые отчеты) до обучения и валидации. Разработка и тестирование компонентов для мультиагентной аналитической системы, включая RAG-цепочки на базе LLM (GigaChat). Построение моделей для классификации, регрессии и прогнозирования временных рядов. Создание интерактивных прототипов и дашбордов для наглядной демонстрации результатов работы моделей и инсайтов для руководства Банка.· График работы: 40 часов в неделю, гибридный формат · Фундаментальные знания: глубокое понимание математических основ машинного обучения (линейная алгебра, теория вероятностей, статистика, методы оптимизации). Вы должны не просто уметь вызывать model.fit(), но и понимать, что происходит "под капотом". · Классический ML/DS: уверенное знание и практический опыт применения классических алгоритмов (линейные модели, деревья решений, градиентный бустинг, кластеризация). Свободное владение Python и ключевыми DS-библиотеками (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib/Seaborn). · Deep Learning: знание основ глубокого обучения (архитектуры CNN, RNN/LSTM, трансформеры) и практический опыт построения и обучения моделей с использованием одного из фреймворков (PyTorch, TensorFlow). · Навыки прототипирования: опыт создания простых интерактивных дашбордов или веб-приложений для демонстрации результатов (например, с помощью ipywidgets, Streamlit, Gradio или Plotly/Dash). · Студент очной формы обучения. · Студент российского технического вуза. · Курс обучения: 3-6 курс бакалавриата и специалитета или 1-2 курс магистратуры или в 2026 году закончил бакалавриат/магистратуру. · Город проживания: Москва или Балашиха, Видное, Дзержинский, Долгопрудный, Домодедово, Жуковский, Ивантеевка, Королёв, Котельники, Красногорск, Лобня, Лыткарино, Люберцы, Мытищи, Одинцово, Подольск, Пушкино, Раменское, Реутов, Химки, Щёлково, Троицк.Оплачиваемая стажировка Длительность стажировки: 3 месяца График работы: 40 часов Гибридный формат Комфортный современный офис

See also