Команда блока «Корпоративно-инвестиционный бизнес» Сбера ищет Backend-стажёра Python, готового погрузиться в разработку на стыке бэкенда и искусственного интеллекта.
Если вы студент бакалавриата или магистратуры, уверенно пишете на Python и хотите увидеть, как работают реальные AI-проекты внутри крупнейшего банка страны, мы будем рады познакомиться!
Вы станете частью команды, которая строит интеллектуальные системы для внутренних сотрудников. Ваша работа поможет автоматизировать сложные процессы с помощью больших языковых моделей.* разрабатывать надежные backend-сервисы для AI-помощников на основе GigaChat
* создавать и поддерживать системы сбора и обработки данных: парсинг, логирование, аналитика
* оптимизировать код, повышать стабильность и производительность сервисов под высокой нагрузкой
* применять инструменты Data Science для улучшения работы систем и интеграции LLM в реальные бизнес-процессы.* рассматриваем студентов ВУЗа технической специальности, бакалавр 3-4 курс, магистратура 1-2 курс
* уверенно владеете Python
* знаете библиотеки FastAPI, aiohttp, SQLAlchemy, pandas, bs4
* имеете навыки асинхронного программирования
* разбираетесь в SQL и ORM
* понимаете принципы REST API, а также основы объектно-ориентированного проектирования (ООП, SOLID)
* работаете с Git.
Будет плюсом:
* опыт работы с RabbitMQ, Celery, Docker
* знакомство с ElasticSearch, Kibana, Nginx
* понимание основ NLP и принципов работы больших языковых моделей (LLM)
* опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.* продолжительность стажировки: 3 месяца, полная занятость (36-40 часов в неделю)
* формат работы: офисный или гибридный, Санкт-Петербург, улица Уральская, дом 1, IT-хаб Сбера (10 мин. пешком от ст. метро Василеостровская/Спортивная)
* доступ к обширному каталогу образовательных программ СберУниверситета для вашего профессионального роста и карьерного развития
* вы будете писать код, который используется сотрудниками одного из крупнейших банков России, а не просто выполнять учебные задачи
* применение инструментов Big Data, микросервисной архитектуры и высоконагруженных систем
* уникальная возможность применить бэкенд-навыки к большим данным и внести свой вклад в развитие интеллектуальных систем на базе передовых генеративных моделей
* гибкий график и возможность совмещать стажировку с учебой
* наставничество от опытных разработчиков и быстрый профессиональный рост.