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.

Cоздание 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.

Обязанности

* автоматизация решения сложных DS-задач

* 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.

Требования

* очная форма обучения, 2+ курс

* высшее (неоконченное) математическое/естественно-научное/техническое образование

* общее знание высшей математики, включая математическую статистику

* владение английским языком на уровне, достаточном для уверенного чтения научных статей

* знание классического ML и DL

* отличное владение Python и PyTorch

* хорошее понимание алгоритмов, структур данных, методов оптимизации

* умение работать в команде, писать чистый и поддерживаемый код.

**Будет плюсом:**

* опыт научной деятельности

* опыт построения ИИ агентов

* опыт работы с LLM (prompt engineering, fine-tuning)

* участие в open-source или соревнованиях (Kaggle, хакатоны)

* готовность экспериментировать и предлагать идеи, а не только реализовывать.

Условия

* комфортный современный офис

* формат работы - офис (возможен гибрид)

* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

* программа адаптации и помощь руководителя на старте.