Стажер (проектирование LLM-агентов)

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