Point your AI agent at freehire and let it find you a job.

Get the CLI →

ПАО Сбербанк

NewBe an early applicant

Стажер LLM-reseracher (Управление риск- моделирования)

Posted
Discussion

Summary

Internship on Sberbank's risk modeling team building LLM-based AI agents and NLP models for risk and banking tasks. Day-to-day work includes adapting and training Sber's LLMs (LoRA, SFT, GRPO), building RAG systems, and applying RL to improve reasoning, using Python, PyTorch, and langchain/langgraph; office-based in Moscow with a flexible 30-40 hr/week student schedule.

Наша команда занимается созданием следующего поколения интеллектуальных систем для анализа рисков. Среди наших проектов: * разработка NLP моделей на основе LLM, создание sota AI-агентов и мультиагентных систем для операционных и ESG-рисков * создание transformer-based моделей для решения банковских задач на финансовых данных; моделирование финансовых рынков с помощью машинного обучения * разработка классических ML-моделей для процесса кредитования, которые являются ядром бизнеса Сбера и ключевым драйвером прибыли. и сейчас наша команда в поиске талантливых стажеров трех направлений: Data Scientist, LLM-researcher, и Quant-Risks в Управление риск-моделирования.\- разработка PoC и MVP AI-агентов на основе LLM с использованием фреймворков для работы с LLM, таких как 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.* статус студента бакалавриата/магистратуры на момент трудоустройства * знание статистики и ML/DL алгоритмов * знание Python и ML-стэка (PyTorch, Scikit-learn, Pandas) * понимание как устроен современный NLP (токенизация, обработка данных, эмбеддинги, pre-train модели и тд) * 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, стэк, бинарное дерево) * уверенный английский язык для чтения и анализа научных статей и документации* 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.

What they ask for

Required

  • Статус студента бакалавриата/магистратуры на момент трудоустройства
  • Знание статистики и ML/DL алгоритмов
  • Знание Python и ML-стэка (PyTorch, Scikit-learn, Pandas)
  • Понимание как устроен современный 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 (two pointers, бинарный поиск) и структур данных (куча, стэк, бинарное дерево)
  • Уверенный английский язык для чтения и анализа научных статей и документации

Skills

See also

AI Engineering jobs by country — openings, pay and top skills →

Tailor your CV for this role?

We couldn't check your fit for this role — add a CV to your profile to see it next time.

A new version of freehire is available