CCareerLab
Главная/Вакансии/Аналитика/Стажер LLM-reseracher (Управление риск- моделирования)Сбер
Сбер
Аналитика · Офис · Москва

Стажер LLM-reseracher (Управление риск- моделирования)

Без опытаСтажировкаОфис
Не указана
зарплата не указана в источнике
ОткликнутьсяОбновлено сентябрь 2026 г.
ФорматОфис
Тип занятостиСтажировка
ОпытБез опыта
О компании

Сбер — крупнейший банк России и технологическая компания, развивающая финтех, ИИ и цифровые сервисы.

О компании

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.

Чем предстоит заниматься
  • 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.
Что мы ждем от тебя
  • 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
  • формат работы: офис в г. Москва, рядом с м. Кутузовский пр.
  • гибкий график и возможность совмещать с учебой: от 30 до 40 часов в неделю
  • возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка
  • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Как откликнуться

Нажмите «Откликнуться», заполните короткую форму и прикрепите резюме. Команда обычно отвечает в течение 3 рабочих дней.