Стажер LLM-reseracher (Управление риск- моделирования)

04 сентября 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • IT: Data Science и Data Engineering

можно без опыта

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.

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