Стажировка по проектированию LLM-агентов (AI)@ Сбер

50K ₽–80K ₽/мес
Опубликовано 12.05.2026

О позиции

Сбер предлагает уникальную возможность пройти стажировку по проектированию LLM-агентов и агентских систем на базе LangChain, LangGraph и AEF SDK. Эта стажировка предоставляет возможность погрузиться в мир искусственного интеллекта и разработать архитектуры для интеграции агентов с банковскими системами. Участники будут активно участвовать в реальных проектах, что позволит не только получить практические навыки, но и внести свой вклад в развитие технологий в финансовом секторе.

Чем вы будете заниматься

  • Разработка архитектур LLM-агентов с использованием LangChain и LangGraph.
  • Интеграция агентов с банковскими системами для повышения их эффективности.
  • Оценка качества работы агентов и их оптимизация.
  • Участие в реальных проектах, что позволит вам увидеть результаты своей работы.
  • Глубокое погружение в технологии AI и их применение в банковской сфере.

Требования

  • Знание Python на уровне, достаточном для разработки и интеграции систем.
  • Техническая подготовка и желание изучать новые технологии.
  • Готовность к глубокому погружению в AI и смежные области.
  • Способность работать в команде и эффективно взаимодействовать с коллегами.
  • Желание развиваться в области искусственного интеллекта и финансовых технологий.

Что мы предлагаем

  • Стажировка длится 3 месяца, 30–40 часов в неделю.
  • Гибридный формат работы: возможность работать как в офисе, так и удаленно.
  • Возможность трудоустройства по завершении стажировки.
  • Оплачиваемая стажировка с конкурентоспособной зарплатой.
  • Доступ к современным технологиям и возможность работать с экспертами в области AI.
Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Почему эта вакансия
7.5
7.5 из 10
оценка совпадения

Вакансия предлагает интересную стажировку с возможностью трудоустройства и реальными проектами. Однако, требуется знание Python и готовность к глубокому погружению в AI.

Требования к языку
RussianNative
English(опционально)B2
БазовыйСреднийПродвинутыйРодной

Кто здесь добьётся успеха

Глубокие знания Python и опыт работы с библиотеками LangChain и LangGraph для разработки LLM-агентов.

Способность работать в гибридном режиме, проявляя инициативу и самоорганизацию для достижения целей проекта.

Открытость к обучению и экспериментированию с новыми технологиями в области AI, а также понимание принципов Agile для эффективного участия в командной работе.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Стажировка по проектированию LLM-агентов (AI) (Сейчас)Младший разработчик LLM-агентов (1–2 года)Разработчик LLM-агентов (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python 2026
$12B
Годовой рост
10.5%
Внедрение AI
45%
Инвестиции
+150%

Навыки и требования

Обязательные
PythonLangChainLangGraph
Растущий спрос
Machine LearningData ScienceCloud Computing
Снижающийся спрос
PerlRuby on Rails

Тренды отрасли

Рост популярности LLM
Модели LLM (Large Language Models) становятся все более популярными, с ростом использования на 60% в 2025 году по сравнению с 2023 годом.
Увеличение внедрения Agile методологий
Компании в России увеличивают внедрение Agile подходов в разработке ПО на 30%, что способствует более быстрой адаптации к изменениям.

Новости FinTech

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев