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
Навыки
application interface design
Chroma
Continuous integration and continuous delivery
convolutional neural network
develop with cloud services
DevOps
FAISS
LangChain
LangGraph
Llama
long short-term memory
Machine Learning
Mistral
MLOps
Домены
AI
B2B
Fin-tech
GenAI
ML
ИИ навыки
develop with cloud services
DevOps
electrical machines
Jenkins (tools for software configuration management)
LangChain
LangGraph
manage ICT virtualisation environments
MySQL
operations management
project configuration management
Python (computer programming)
RAGE (digital game creation systems)
use chromatography software
ИИ домены
AI Engineering
Artificial Intelligence
B2B
Banking
Data Science
Financial Services
Generative AI
LLM Agents
Machine Learning
Software Development
* Домены определены автоматически с помощью нейросети