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.

Обязанности

\- 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

* 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

Условия

* 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.