Описание
Команда разрабатывает NLP-модели и решения на основе LLM для операционных рисков, включая AI-агентов и мультиагентные системы. Среди проектов — защита моделей от промпт-атак, агентная память банка, автоматизация вывода кода в продакшн, оценка рисков компаний экосистемы Сбера и анализ репозиториев на уязвимости.
Задачи
•Разрабатывать PoC и MVP AI-агентов с использованием фреймворков для работы с LLM
•Адаптировать и дообучать LLM на внутренних и внешних данных с помощью SFT, LoRA, DPO и GRPO
•Участвовать в выводе AI-агентов в продакшн, их интеграции и мониторинге качества
•Писать качественный код и обсуждать технические решения с командой
Требования
•Учиться очно на 2-м курсе или старше
•Иметь неоконченное высшее техническое образование и хорошую подготовку в математике и алгоритмах
•Знать Python, статистику и стек ML/DL
•Иметь опыт проектирования и обучения нейросетей — от CNN/RNN до трансформеров
•Иметь опыт построения RAG-систем: классических, GraphRAG и Agentic RAG
•Иметь опыт разработки автономных AI-агентов с LangChain, LangGraph или Deep Agents
•Знать классические алгоритмы и структуры данных, принципы ООП и паттерны проектирования
•Уметь писать чистый и поддерживаемый код с применением Clean Architecture и SOLID
•Иметь опыт работы с Git
Будет плюсом
•Опыт работы с FastAPI, Docker, vLLM, Unsloth и Langfuse
•Успехи в соревнованиях
•Вклад в проекты с открытым исходным кодом
•Публикация моделей и датасетов на Hugging Face
•Интерес к трендам, статьям и новым инструментам
•Знание C++ или Java
Условия
•Оплачиваемая стажировка
