- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Стажер LLM-reseracher
Оценка ИИОтличный старт для карьеры в Data Science. Сбер предлагает сильную экспертизу, работу с передовыми LLM-технологиями и понятный путь развития для студентов, хотя зарплата на стажировках обычно ниже рыночной для специалистов.
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция начального уровня, требующая статуса студента, однако необходима хорошая теоретическая база в NLP и владение стандартным ML-стеком. Основная сложность заключается в высокой конкуренции среди кандидатов на стажировки в Сбер.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплаты стажеров в Сбере обычно фиксированы и находятся в диапазоне 40,000–60,000 рублей в месяц при полной занятости, что соответствует средним рыночным показателям для оплачиваемых стажировок в российском бигтехе.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Сбер уже сейчас
Начни свою карьеру в области LLM в крупнейшем банке страны — откликайся прямо сейчас!
Описание вакансии
Стажер LLM-reseracher / Сбер
*🗺* Москва.
Требования:
- Статус студента бакалавриата/магистратуры на момент трудоустройства
- Знание статистики и ML/DL алгоритмов
- Знание Python и ML-стэка (PyTorch, Scikit-learn, Pandas)
- Понимание устройства современного NLP (токенизация, обработка данных, эмбеддинги, pre-train модели и т.д.)
*➡* Откликнуться
Вакансии │ Стажировки │ За рубежом │ Удалёнка │ БИГТЕХ │ Мероприятия │ По всему миру │ IT и DIGITAL
*🐣* Софи - первый ai ассистент для автооткликов и поиска работы.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Pandas
- PyTorch
- Machine Learning
- Statistics
- Deep Learning
- NLP
- Scikit-learn
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых знаний архитектуры современных языковых моделей.
Расскажите, как работает механизм Attention в архитектуре Transformer?
Оценка понимания этапов подготовки данных для обучения LLM.
Какие методы токенизации вы знаете и в чем преимущества BPE (Byte Pair Encoding)?
Проверка навыков работы с библиотеками глубокого обучения.
Как реализовать кастомный Dataset и DataLoader в PyTorch для текстовых данных?
Оценка математической подготовки кандидата.
Что такое градиентный спуск и как выбор функции потерь влияет на обучение NLP-модели?
Проверка понимания концепции векторных представлений.
