Описание
Команда создаёт интеллектуальные системы для анализа рисков: разрабатывает NLP-модели на основе LLM и AI-агентов для операционных и ESG-рисков, строит модели для банковских задач и финансовых рынков, а также ML-модели для кредитования.
Задачи
•Разрабатывать PoC и MVP AI-агентов на основе LLM с использованием фреймворков LangChain и LangGraph
•Адаптировать и обучать LLM Сбера на внутренних и внешних данных с помощью Prompt Tuning, LoRA, SFT и GRPO
•Применять подход RL для улучшения способности моделей к рассуждению
Требования
•Быть студентом бакалавриата или магистратуры на момент трудоустройства
•Знать статистику и алгоритмы ML/DL
•Знать Python и ML-стек: PyTorch, Scikit-learn, Pandas
•Понимать основы современного NLP: токенизацию, обработку данных, эмбеддинги и предварительно обученные модели
•Иметь опыт проектирования и обучения нейросетевых моделей — от CNN/RNN до трансформеров
•Иметь опыт построения RAG: классического RAG, GraphRAG и Agentic RAG
•Знать классические алгоритмы и структуры данных
•Уверенно владеть английским для чтения и анализа научных статей и документации
Условия
•Гибкий график, возможность совмещать работу с учёбой, от 30 до 40 часов в неделю
•Возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка
•Бесплатная подписка СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнёров
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
