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
