Мы — команда разработки инструментов машинного обучения в Центре
Практического Искусственного Интеллекта Сбербанка.
Наша цель — сделать лучшие решения для автоматизации работы со
структурированными данными: от open-source библиотек до AI-агентов,
использующих SotA практики и инструменты.
Мы ищем стажера-инженера, который сможет глубоко погрузиться в
предметную область и принять активное участие в разработке агентных
систем для работы с банковскими данными — от идеи до внедрения в
бизнес-процессы крупнейшей финтех-компании.
Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в телеграмме, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!### Задачи:
* разрабатывать PoC и MVP AI-агентов на базе LLM с использованием фреймворков (LangChain, GigaChain)
* анализировать и адаптировать существующие SOTA-практики
* участвовать в полном цикле разработки и интеграции: от создания прототипов до продакшн-внедрения и мониторинга решений
* взаимодействовать с прикладными и бизнес-командами внутри экосистемы Сбера.### Требования:
* текущее обучение на последних курсах бакалавриата или магистратуры или аспирантуры технического ВУЗа с хорошей подготовкой в области математики и алгоритмов
* обучение на очном отделении
* уверенное знание языка Python (NumPy, Pandas, PyTorch, основы ООП и пр.)
* глубокое понимание DL и классического ML
* практический опыт работы с LLM, RAG и релевантными фреймворками и БД (LangChain, FAISS, Qdrant) и желание развиваться в этой области
* опыт работы с инструментами разработки (bash, git), в том числе опыт командной разработки или желание оперативно освоить эти навыки
* умение разбираться в научных публикациях и современных SOTA-решениях, формулировать и продвигать собственные исследовательские гипотезы.
Будет плюсом:
* публикации в A\*/Q1 конференциях
* участие в соревнованиях (Kaggle)
* опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.* оплачиваемая стажировка
* длительность стажировки: 3 мес., 40 часов в неделю или 6 мес., 20 часов в неделю, время - с 9:00 до 18:00
* гибридный формат работы с посещением офиса не менее 3х дней в неделю
* комфортный современный офис по адресу: г. Москва, Кутузовский пр.32
* профессиональный коллектив (в нашем центре работают PHD, аспиранты и мастера Kaggle)
* интересные задачи и активная работа с новыми технологиями.