Стажер Data Science

Sberseasons – оплачиваемая программа стажировок для студентов очной формы обучения. В рамках стажировки ты будешь работать над задачами, которые влияют на жизни миллионов пользователей Сбера.

Наша команда отвечает за оценку модельного риска и независимый контроль моделей Банка: мы всесторонне анализируем модели, бросаем вызов выбранным подходам и рекомендуем более эффективные решения.

Чем мы занимаемся:

• Оцениваем флагманские генеративные модели Сбера – GigaChat (текстовые и мультимодальные LLM), Kandinsky (генерация изображений и видео), GigaCode (кодогенерация). Мы первыми видим, на что способна новая модель, прежде чем она выйдет к пользователям
• Строим и тестируем AI-агентов на базе современных LLM – от проектирования архитектуры до проверки поведения в боевых сценариях
• Исследуем мировые и внутренние бенчмарки, оцениваем их применимость, а когда нужного инструмента не существует – создаем его сами
• Разрабатываем с нуля собственную библиотеку валидации LLM полного цикла: от сбора данных и разметки до финальных метрик и отчетов
• Следим за фронтиром AI-исследований: читаем статьи, пишем собственные и внедряем лучшие практики в ключевые процессы Банка

Что предстоит делать:

• разбираться в архитектуре, особенностях реализации и ограничениях генеративных моделей – текстовых LLM, моделей генерации изображений и видео, моделей кодогенерации – и тестировать корректность их работы
• проводить проверку качества данных и анализ кода моделей
• участвовать в разработке и автоматизации тестов для валидации моделей на Python
• читать актуальные ML/AI-статьи и обсуждать новые подходы вместе с командой.

Почему это интересно:

• стажеры решают боевые задачи – реальный опыт работы в Data Science с первого дня
• ты поработаешь с самыми передовыми моделями: от LLM до диффузионных моделей генерации изображений и видео
• ты научишься оценивать качество моделей со всех сторон: от передовых бенчмарков до тестов и проверок, которые внедришь сам.

Мы ждем, что ты:

• хорошо знаешь математическую статистику и теорию вероятностей
• уверенно пишешь на Python и знаешь основные библиотеки анализа данных
• знаком с машинным обучением и основами NLP
• интересуешься ИИ: используешь GigaChat и другие AI-инструменты в учебе или проектах и хочешь развиваться в этой области.

• стажировка от 3 до 6 месяцев с возможностью дальнейшего приема в штат
• 40 рабочих часов в неделю с возможностью совмещать с учебой
• удаленный или гибридный формат работы
• уютный офис в центре Новосибирска (Димитрова, 2) или студ. городке (Николаева, 11/2)
• корпоративное обучение, доступ к обучающим ресурсам, DS-митапы и большое внутреннее DS-сообщество.