Стажер LLM

Команда занимается разработкой NLP-моделей и решений на основе LLM для операционных рисков. Решаем задачи по построению AI-агентов и мультиагентных систем. Примеры: • Система гардрейлов (в том числе на Jev-like моделях) для защиты LLM и AI-агентов Сбера от промпт-атак и джейлбрейков. • Агентная память банка на базе темпорального графа знаний, учитывающего версии и изменения внутренней документации во времени. • Harness, который автономно превращает DS-код в продакшн-сервис — от сборки проекта по стандарту и интеграций до деплоя на стенды и тестирования. • AI-агенты для оценки рисков компаний экосистемы Сбера по внутренним документам, новостям, отчетности и описанию бизнес-процессов. • Мультиагентная система по анализу репозиториев кода на уязвимости бизнес-логики и сверки с требованиями. • AI-агент DataEngineer для автономного анализа данных, поиска ошибок и аномалий, создания проверок качества данных, создания выгрузок и витрин.* разработка PoC и MVP AI-агентов с использованием фреймворков для работы с LLM * адаптация и дообучение LLM на внутренних и внешних данных (SFT, LoRA, DPO, GRPO) * участие в выводе AI-агентов в продакшн, их интеграции и мониторинге качества * написание качественного кода и обсуждение технических решений с командой.* являетесь студентом очной формы обучения в ВУЗе (математическое/естественно-научное/техническое образование) * знание Python, статистики и ML/DL-стека, SQL * опыт проектирования и обучения нейросетей: от CNN/RNN до трансформеров * опыт построения RAG-систем (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG) * опыт разработки автономных AI-агентов (LangChain, LangGraph, Deep Agents) * знание классических алгоритмов и структур данных, принципов ООП и паттернов проектирования * умение писать чистый и поддерживаемый код (Clean Architecture, SOLID) * опыт работы с Git. Будет плюсом: * опыт работы с FastAPI, Docker, vLLM, Unsloth, Langfuse * успехи в соревнованиях (например, Kaggle Expert+ или призовые места на хакатонах) * вклад в open-source проекты, публикация моделей и датасетов на Hugging Face * погружённость в тренды индустрии, интерес к свежим статьям и новым инструментам * знание других языков программирования (например, C++, Java).* комфортный современный офис * формат работы - офис (возможен гибрид) * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * продолжительность стажировки: 3-6 месяцев, занятость (20-40 часов в неделю) * доступ к обширному каталогу образовательных программ СберУниверситета для вашего профессионального роста и карьерного развития * гибкий график и возможность совмещать стажировку с учебой * оплачиваемая стажировка * программа адаптации, внутреннее обучение.