Стажировка: проектирование LLM-агентов и агентских систем (компания не указана)
Data Scientist / ML Engineer
Стажировка: проектирование LLM-агентов и агентских систем Команда AI-трансформации B2B, Сбер 📍 Локация: Москва, м. Кутузовская 🏦 Формат: офис/гибрид ⏳ Длительность: 3 месяца 🕒 Загрузка: 30–40 часов в неделю 💰 Стажировка оплачиваемая **Чем занимается команда** Мы внедряем AI и ML в процессы ценообразования кредитных банковских продуктов для B2B. Сейчас мы запускаем стажировку по направлению разработки GenAI-агентов. Цель стажировки — за 3 месяца погрузить сильных технических кандидатов в проектирование агентных систем на базе LLM, дать им практический опыт на реальных задачах и пригласить лучших участников на позиции Junior Data Scientist / Junior AI Engineer. **Что предстоит делать** — изучать паттерны проектирования LLM-агентов; — осваивать стек LangChain, LangGraph и внутренний стек AEF SDK; — проектировать архитектуру AI-агентов на базе LLM; — разрабатывать агентные системы: ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agent; — интегрировать агентов с внутренними API и банковскими системами; — разрабатывать и улучшать RAG-пайплайны; — участвовать во внедрении агентных решений в промышленную среду; — оценивать качество агентов: метрики, тестирование, надежность, устойчивость поведения. **Кого ищем** Нам подойдут сильные технические кандидаты, которым интересно развиваться в GenAI, LLM и агентных системах. **Будет здорово, если ты:** — учишься на последнем курсе магистратуры, уже закончил магистратуру или учишься в аспирантуре; — имеешь сильную математическую, техническую или инженерную подготовку; — уверенно пишешь на Python; — умеешь быстро разбираться в новых библиотеках, фреймворках и подходах; — готов глубоко погружаться в архитектуру решений, а не только “прикручивать LLM к промпту”. Отдельным плюсом будет обучение на сильном техническом факультете: Физтех, Мехмат, ВМК, Матмех, ПМИ, Прикладная математика / информатика и близкие направления. **Будет преимуществом если ты что-то уже разрабатывал:** — опыт разработки GenAI-решений: LangChain, LangGraph; — опыт построения RAG-систем; — работа с векторными базами данных: FAISS, Chroma, Qdrant; — опыт с open-source LLM: Llama, Mistral, Qwen и другими; — понимание архитектур нейросетей: MLP, CNN, RNN/LSTM, Transformers; — опыт в Classic ML, MLOps, DevOps или backend-разработке; — опыт промышленной разработки: API, сервисы, контейнеризация, CI/CD. Мы также будем рады сильным технарям из разработки, ML, MLOps или DevOps, которые хотят перейти в направление GenAI и AI Agents. **Что предлагаем:** — оплачиваемую стажировку в одном из самых быстрорастущих AI-направлений; — работу с реальными бизнес-задачами, а не учебными pet-проектами; — погружение в проектирование LLM-агентов и агентных систем; — доступ к внутреннему стеку и инструментам; — безлимитный тариф агента-разработчика GigaCode; — возможность получить **оффер на позицию Junior Data Scientist / Junior AI Engineer** по итогам стажировки. **Ключевой результат стажировки** За 3 месяца ты сможешь пройти путь от изучения базовых паттернов LLM-агентов до участия в разработке агентных решений. Лучшие стажеры получат предложение перейти в команду на junior-позицию. CV и cover letter присылайте в телеграм @VNKazanir