Описание
Команда создаёт интеллектуальные системы для анализа рисков: разрабатывает языковые модели и ИИ-агентов для операционных и ESG-рисков, трансформерные модели для банковских задач и финансовых рынков, а также классические модели машинного обучения для кредитования.
Задачи
•Автоматизировать решение сложных задач в области анализа данных
•Разрабатывать прототипы и минимально жизнеспособные версии ИИ-агентов на основе больших языковых моделей с использованием LangChain и LangGraph
•Адаптировать и обучать большие языковые модели Сбера на внутренних и внешних данных с помощью Prompt Tuning, LoRA, SFT и GRPO
•Применять обучение с подкреплением для улучшения способностей моделей к рассуждению
Требования
•Учиться на очной форме, начиная со 2-го курса
•Иметь высшее или неоконченное математическое, естественно-научное или техническое образование
•Знать высшую математику, включая математическую статистику
•Владеть английским на уровне, достаточном для уверенного чтения научных статей
•Знать классическое машинное обучение и глубокое обучение
•Отлично владеть Python и PyTorch
•Хорошо понимать алгоритмы, структуры данных и методы оптимизации
•Уметь работать в команде и писать чистый, поддерживаемый код
Будет плюсом
•Научная деятельность
•Опыт создания ИИ-агентов
•Опыт работы с большими языковыми моделями (prompt engineering, fine-tuning)
•Участие в open-source, Kaggle или хакатонах
•Готовность экспериментировать и предлагать идеи
Условия
•Оплачиваемая стажировка
