LLM-инженер операционных рисков

Команда разрабатывает NLP-модели и решения на основе LLM для операционных рисков, включая AI-агентов и мультиагентные системы. Среди проектов — защита моделей от промпт-атак, агентная память банка, автоматизация вывода кода в продакшн, оценка рисков компаний экосистемы Сбера и анализ репозиториев на уязвимости.

• Разрабатывать PoC и MVP AI-агентов с использованием фреймворков для работы с LLM
• Адаптировать и дообучать LLM на внутренних и внешних данных с помощью SFT, LoRA, DPO и GRPO
• Участвовать в выводе AI-агентов в продакшн, их интеграции и мониторинге качества
• Писать качественный код и обсуждать технические решения с командой

• Учиться очно на 2-м курсе или старше
• Иметь неоконченное высшее техническое образование и хорошую подготовку в математике и алгоритмах
• Знать Python, статистику и стек ML/DL
• Иметь опыт проектирования и обучения нейросетей — от CNN/RNN до трансформеров
• Иметь опыт построения RAG-систем: классических, GraphRAG и Agentic RAG
• Иметь опыт разработки автономных AI-агентов с LangChain, LangGraph или Deep Agents
• Знать классические алгоритмы и структуры данных, принципы ООП и паттерны проектирования
• Уметь писать чистый и поддерживаемый код с применением Clean Architecture и SOLID
• Иметь опыт работы с Git
• Будет плюсом: опыт работы с FastAPI, Docker, vLLM, Unsloth и Langfuse, успехи в соревнованиях, вклад в проекты с открытым исходным кодом, публикация моделей и датасетов на Hugging Face, интерес к трендам, статьям и новым инструментам, знание C++ или Java

• Оплачиваемая стажировка