ПАО Сбербанк
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. Место работы: г Москва Требуемый опыт: Без опыта 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.
Зарплата
Не указано