Мы — команда разработки решений на базе машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта в Корпоративно-инвестиционном бизнесе (КИБ) Сбера.
Наша цель — создавать продукты, которые помогают крупнейшим компаниям России и малому бизнесу эффективнее управлять финансами, автоматизировать рутину и принимать инвестиционные решения.
Сейчас мы ищем талантливых, готовых погрузиться в разработку реальных AI-решений для сложного B2B-сегмента.
Обязанности
- проводить анализ корпоративных данных совместно с аналитиками КИБ, участвовать в разметке датасетов и проверять гипотезы о поведении бизнес-клиентов
- участвовать в процессах кросс-валидации, A/B-тестирования и мониторинга качества ML-моделей в промышленной эксплуатации
- разрабатывать и поддерживать пайплайны генерации контента и обработки документов на основе больших языковых моделей (LLM): от извлечения сущностей из финансовой отчетности до суммаризации деловых переписок
- исследовать и тестировать новые алгоритмы и архитектуры нейросетей для задач автоматизации банковских процессов юридических лиц
- создавать прототипы интеллектуальных систем (например, агентов для поддержки клиентских менеджеров или скоринговых моделей), используя современный MLOps-стек.
Требования
- бакалавриат или магистратура технического направления
- уверенно владеете Python, пишете чистый код, понимаете принципы объектно-ориентированного программирования (ООП) и SOLID
- имеете практический навык проведения разведочного анализа данных (EDA) и визуализации результатов
- понимаете математические основы классического машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация, метрики качества)
- владеете инструментами предобработки табличных данных (pandas, numpy)
- знакомы с экосистемой LLM: имеете опыт работы с фреймворками LangChain/LlamaIndex и библиотекой vLLM для инференса
- решали учебные или пет-проекты с помощью генеративных моделей (чат-боты, RAG-системы, работа с эмбеддингами).
Будет плюсом:
- опыт работы с распределенными вычислениями (Apache Spark, PySpark) для обработки больших данных
- практический опыт создания AI-агентов, использующих внешние инструменты (tool calling) для выполнения действий
- опыт использования API семейства моделей GigaChat или других российских фундаментальных моделей
- навык написания SQL-запросов для самостоятельной выгрузки данных из хранилищ
- базовое знание Docker для контейнеризации своих приложений.
Условия
- оплачиваемая стажировка сроком 3 месяца с возможностью последующего трудоустройства в штат
- офисный формат (40 часов в неделю), позволяющий полностью погрузиться в задачи команды, гибкий график
- работа в офисе IT-хаба Сбера по адресу: Санкт-Петербург, ул. Уральская, д. 1 (10 минут пешком от ст. метро «Василеостровская» или «Спортивная»)
- реальные задачи под руководством опытных менторов — вы будете работать над продуктами, которыми пользуются тысячи предпринимателей
- доступ к мощным вычислительным ресурсам (GPU-кластеры) и внутренним дата-сервисам банка
- программа адаптации, внутреннее обучение по Deep Learning и NLP, а также доступ к корпоративной библиотеке.
