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 для защиты LLM-моделей и AI-агентов Сбера от промпт-атак
• AI-агент для создания и управления базой знаний для сотрудников и других AI-агентов на основе внутренней документации Банка
• Разработка и интеграция механизмов безопасности в RAG-системы и чат-боты с контролем alignment-политик методами RLHF/GRPO
• AI-агенты для оценки опер.рисков компаний экосистемы Сбера по внутренним документам, новостям, отчетности и описанию бизнес-процессов
• Мультиагентная система по анализу репозиториев кода на уязвимости бизнес-логики и сверка с требованиями на естественном языке
• 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 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)
• Помощь и участие на стадии внедрения AI-агентов (вывод в промышленную эксплуатацию)
• Писать поддерживаемый, читаемый код; участвовать в обсуждениях и формировании технических подходов
• Обучение в российском ВУЗе на 2-6 курсе бакалавриата и специалитета или 1-2 курсе магистратуры (точно очная форма)
• Наличие любого опыта работы, релевантного направлению стажировки
• Тех.стек: ML, DL, Git, NLP, RAG, LLM
• Знание Python и математической статистики
• Понимание принципов работы с AI-агентами
Будут плюсом:
• langchain/langgraph
• C++
• Java
• Оплачиваемая стажировка
• Длительность стажировки: 3 месяца
• График работы: от 30 в неделю
• Формат: гибрид
• Комфортный современный офис на Кутузовском проспекте