Стажер: проектирование LLM-агентов и агентских систем (AI-трансформация B2B)

Описание вакансии

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 Откликнуться