Стажер направления LLM и AI-агенты
Сбер: Старт карьеры
Москва
Полная занятость
без опыта
Описание
О команде и проекте
Вы присоединитесь к направлению, которое фокусируется на разработке решений на базе LLM для работы с операционными, интегрированными и ESG рисками. Ключевая задача — построение AI-агентов и мультиагентных систем для автоматизации и улучшения прикладных бизнес-процессов.
Доступные треки
Трек 1. Разработка решений для риск-моделированияПодразделение: Команда управления риск-моделированием.Задачи:
* Разработка и внедрение LLM-решений для оценки операционных, интегрированных и ESG-рисков.
* Создание архитектуры AI-агентов и их взаимодействия в мультиагентных системах.
Технический стек (обязателен):
* Python
* NumPy
* Знание математической статистики.
Трек 2. Разработка GenAI аналитикаПодразделение: Департамент развития корпоративного бизнеса.
Задачи:
* Создание аналитических инструментов с использованием генеративного ИИ.
* Работа с данными и внедрение RAG-подходов для корпоративных нужд.
Технический стек (обязателен):
* Python, Pandas, NumPy.
* Математическая статистика.
* LangGraph (понимание построения графовых агентов).
* RAG (Retrieval-Augmented Generation).
* SQL и Excel (для работы с данными и отчетностью).
Общие условия стажировки
* Формат работы: Офис (полный рабочий день в локации).
* Занятость: От 30 часов в неделю (возможен гибкий график в рамках рабочей недели).
* Участие: Вы будете вовлечены в полный цикл разработки — от идеи до внедрения для реальных бизнес-задач.
Вы присоединитесь к направлению, которое фокусируется на разработке решений на базе LLM для работы с операционными, интегрированными и ESG рисками. Ключевая задача — построение AI-агентов и мультиагентных систем для автоматизации и улучшения прикладных бизнес-процессов.
Доступные треки
Трек 1. Разработка решений для риск-моделированияПодразделение: Команда управления риск-моделированием.Задачи:
* Разработка и внедрение LLM-решений для оценки операционных, интегрированных и ESG-рисков.
* Создание архитектуры AI-агентов и их взаимодействия в мультиагентных системах.
Технический стек (обязателен):
* Python
* NumPy
* Знание математической статистики.
Трек 2. Разработка GenAI аналитикаПодразделение: Департамент развития корпоративного бизнеса.
Задачи:
* Создание аналитических инструментов с использованием генеративного ИИ.
* Работа с данными и внедрение RAG-подходов для корпоративных нужд.
Технический стек (обязателен):
* Python, Pandas, NumPy.
* Математическая статистика.
* LangGraph (понимание построения графовых агентов).
* RAG (Retrieval-Augmented Generation).
* SQL и Excel (для работы с данными и отчетностью).
Общие условия стажировки
* Формат работы: Офис (полный рабочий день в локации).
* Занятость: От 30 часов в неделю (возможен гибкий график в рамках рабочей недели).
* Участие: Вы будете вовлечены в полный цикл разработки — от идеи до внедрения для реальных бизнес-задач.