Стажировка: проектирование LLM-агентов и агентских систем

Навыки

• AI-агенты
• AI-инструменты в работе
• API (интеграции)
• B2B-продажи
• CI/CD
• Дисциплина
• Docker

О компании и продукте

• Команда AI-трансформации B2B, Сбер. Длительность: 3 месяца. Загрузка: 30–40 часов в неделю
• Мы внедряем AI и ML в процессы ценообразования кредитных банковских продуктов для B2B

Задачи

• 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

Требования

• Нам подойдут сильные технические кандидаты, которым интересно развиваться в GenAI, LLM и агентных системах
• Стажировка оплачиваемая
• Чем занимается команда
• 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
• уверенно пишешь на Python

Будет плюсом

• учишься на последнем курсе магистратуры, уже закончил магистратуру или учишься в аспирантуре
• имеешь сильную математическую, техническую или инженерную подготовку
• 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

Условия

• 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 @VNKazanir
• Локация: Москва, м. Кутузовская
• Формат: офис/гибрид

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.