О позиции
Мы ищем стажера-студента на позицию Backend Python developer в компании Сбер. Эта вакансия предлагает уникальную возможность погрузиться в мир разработки LLM-агентов и работать с передовыми технологиями в области искусственного интеллекта. Вы будете заниматься разработкой и доработкой LLM-агента, интеграцией новых источников данных и проектированием архитектуры многошаговых вызовов. Если вы хотите развиваться в области AI и LLM, эта позиция для вас!
Чем вы будете заниматься
- Разработка и доработка LLM-агента: промптинг, стратегии работы с контекстом, логика ветвления и многошаговых сценариев.
- Интеграция новых источников данных в пайплайн агента (схемы, валидации, протягивание в контекст).
- Сборка и разметка golden-датасетов для оценки качества ответов; регрессионные проверки.
- Проектирование архитектуры многошаговых LLM-вызовов (tool use / retrieval / пост-обработка).
- Написание тестов, отладка промптов и сценариев.
Требования
- Обязательно: студент, текущее обучение на очной форме в ВУЗе (бакалавриат или магистратура), техническая специальность.
- Уверенное владение Python, ООП; аккуратный, читаемый код.
- Знание git и базовая инженерная дисциплина (ветки, PR, ревью).
- Понимание принципов работы LLM на практике (контекст/токены, параметры генерации, типовые ошибки и как их снижать).
- Опыт RAG (end-to-end): chunking, embeddings, векторный поиск, сбор контекста и генерация ответа; базовая оценка качества retrieval/ответов.
- Опыт работы с данными: pandas и/или SQL, REST API (понимание клиент-серверного взаимодействия).
- GitHub обязателен: ссылка в отклике; наличие пет-проектов с кодом, готовность разбираться в бизнес-логике, а не только в коде.
Что мы предлагаем
- Конкурентоспособная зарплата для стажеров.
- Возможность работать над реальными проектами в команде профессионалов.
- Гибкий график работы.
- Доступ к обучающим материалам и курсам.
- Дружелюбная атмосфера и поддержка в обучении.
Вакансия предлагает интересные задачи для стажеров в области AI, но требует уверенного владения Python и других технологий. Условия стажировки привлекательные, но могут быть жесткие требования к знаниям.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание Python и его библиотек для работы с данными, таких как Pandas, что позволит эффективно обрабатывать и анализировать данные для LLM-агентов.
Способность работать в офисе в команде, открыто обсуждая идеи и решения, что важно для интеграции новых источников данных и проектирования архитектуры вызовов.
Желание изучать и экспериментировать с новыми технологиями в области искусственного интеллекта и LLM, что поможет в разработке инновационных решений.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости FinTech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев