Стажер LLM

Команда занимается разработкой NLP-моделей и решений на основе LLM для операционных рисков. Решаем задачи по построению AI-агентов и мультиагентных систем.

Примеры:

• Система гардрейлов (в том числе на Jev-like моделях) для защиты LLM и AI-агентов Сбера от промпт-атак и джейлбрейков.
• Агентная память банка на базе темпорального графа знаний, учитывающего версии и изменения внутренней документации во времени.
• Harness, который автономно превращает DS-код в продакшн-сервис — от сборки проекта по стандарту и интеграций до деплоя на стенды и тестирования.
• AI-агенты для оценки рисков компаний экосистемы Сбера по внутренним документам, новостям, отчетности и описанию бизнес-процессов.
• Мультиагентная система по анализу репозиториев кода на уязвимости бизнес-логики и сверки с требованиями.
• AI-агент DataEngineer для автономного анализа данных, поиска ошибок и аномалий, создания проверок качества данных, создания выгрузок и витрин.* разработка PoC и MVP AI-агентов с использованием фреймворков для работы с LLM
• адаптация и дообучение LLM на внутренних и внешних данных (SFT, LoRA, DPO, GRPO)
• участие в выводе AI-агентов в продакшн, их интеграции и мониторинге качества
• написание качественного кода и обсуждение технических решений с командой.* очная форма обучения, 2+ курс
• неоконченное высшее техническое образование с хорошей подготовкой в области математики и алгоритмов
• знание Python, статистики и ML/DL-стека
• опыт проектирования и обучения нейросетей: от CNN/RNN до трансформеров
• опыт построения RAG-систем (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG)
• опыт разработки автономных AI-агентов (LangChain, LangGraph, Deep Agents)
• знание классических алгоритмов и структур данных, принципов ООП и паттернов проектирования
• умение писать чистый и поддерживаемый код (Clean Architecture, SOLID)
• опыт работы с Git.

Будет плюсом:

• опыт работы с FastAPI, Docker, vLLM, Unsloth, Langfuse
• успехи в соревнованиях (например, Kaggle Expert+ или призовые места на хакатонах)
• вклад в open-source проекты, публикация моделей и датасетов на Hugging Face
• погружённость в тренды индустрии, интерес к свежим статьям и новым инструментам
• знание других языков программирования (например, C++, Java).* комфортный современный офис
• формат работы - офис (возможен гибрид)
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте.