СБЕР

Стажер LLM

Команда занимается разработкой NLP-моделей и решений на основе LLM для операционных рисков. Решаем задачи по построению AI-агентов и мультиагентных систем.

СБЕР На сервисе с: 08.10.26 14:22

Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Команда занимается разработкой NLP-моделей и решений на основе LLM для операционных рисков. Решаем задачи по построению AI-агентов и мультиагентных систем.

Примеры:

• Система гардрейлов (в том числе на Jev-like моделях) для защиты LLM и AI-агентов Сбера от промпт-атак и джейлбрейков

• Агентная память банка на базе темпорального графа знаний, учитывающего версии и изменения внутренней документации во времени

• Harness, который автономно превращает DS-код в продакшн-сервис — от сборки проекта по стандарту и интеграций до деплоя на стенды и тестирования

• AI-агенты для оценки рисков компаний экосистемы Сбера по внутренним документам, новостям, отчетности и описанию бизнес-процессов

• Мультиагентная система по анализу репозиториев кода на уязвимости бизнес-логики и сверки с требованиями

• AI-агент DataEngineer для автономного анализа данных, поиска ошибок и аномалий, создания проверок качества данных, создания выгрузок и витрин.

  • разработка PoC и MVP AI-агентов с использованием фреймворков для работы с LLM

  • адаптация и дообучение LLM на внутренних и внешних данных (SFT, LoRA, DPO, GRPO)

  • участие в выводе AI-агентов в продакшн, их интеграции и мониторинге качества

  • написание качественного кода и обсуждение технических решений с командой.

  • неоконченное высшее техническое образование с хорошей подготовкой в области математики и алгоритмов

  • знание Python, статистики и ML/DL-стека

  • опыт проектирования и обучения нейросетей: от CNN/RNN до трансформеров

  • опыт построения RAG-систем (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG)

  • опыт разработки автономных AI-агентов (LangChain, LangGraph, Deep Agents)

  • знание классических алгоритмов и структур данных, принципов ООП и паттернов проектирования

  • умение писать чистый и поддерживаемый код (Clean Architecture, SOLID)

  • опыт работы с Git.

Будет плюсом:

  • опыт работы с FastAPI, Docker, vLLM, Unsloth, Langfuse

  • успехи в соревнованиях (например, Kaggle Expert+ или призовые места на хакатонах)

  • вклад в open-source проекты, публикация моделей и датасетов на Hugging Face

  • погружённость в тренды индустрии, интерес к свежим статьям и новым инструментам

  • знание других языков программирования (например, C++, Java).

  • оплачиваемая стажировка

  • формат работы: офис.

Похожие вакансии AI инженер

Сайты компаний
яндекс

Техлид в команду Эйчартеха

яндексНа сервисе с: 14.07.26 12:21↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указана

<iframe allow="autoplay; fullscreen; accelerometer; gyroscope; picture-in-picture; encrypted-media" frameborder="0" height="315" scrolling="no" src="https://runtime.strm.yandex.ru/player/video/vplvehxyycysxnfqnvlq?autoplay=1&amp;mute=1" width="560"></iframe>

Наши продукты охватывают ключевые HR‑процессы: от собеседований и найма до онбординга, электронного документооборота, управления финансами и бенефитами. В нашем портфеле также — внутренняя социальная сеть и единое мобильное приложение, объединяющее все сервисы. Мы используем передовые технологии и следуем лучшим мировым практикам, обеспечивая высокий уровень безопасности решений.

Среди разрабатываемых нами ИИ‑продуктов — решения, которые позволяют:
* транскрибировать и суммаризировать встречи;
* суммаризировать чаты;
* автоматизировать саппорт;
* разрабатывать интеллектуальных ассистентов.

Аудитория наших продуктов — все сотрудники Яндекса, и это самая требовательная аудитория из возможных. Мы ищем человека, который поможет нам делать сервисы ещё лучше и надёжнее

Создавать продукты, влияющие на ежедневный опыт сотрудников компании

Мы разрабатываем сервисы для десятков тысяч внутренних пользователей. Наши продукты ускоряют процессы, снижают ручной труд, повышают прозрачность и делают повседневную жизнь сотрудников в компании более удобной и комфортной.

Продукты могут быть очень разными: от массовых продуктов повседневного использования до специализированных инструментов для найма, адаптации, кадровых процессов, командировок, согласований, поддержки сотрудников и внутренней автоматизации.

Вам предстоит проектировать архитектуру продуктов, разрабатывать backend-сервисы на Kotlin/Java или на Python, обслуживать сервисы в проде, обеспечивать их наблюдаемость и отказоустойчивость, заниматься их оптимизацией и повышать стабильность их работы.

Строить надёжные интеграции между сервисами, данными и бизнес-процессами

Мы живём внутри большого корпоративного ландшафта: внутренние справочники, оргструктура, роли и права, системы заявок и учётные системы, аналитика, внешние и внутренние API.

Вы станете проектировать устойчивое взаимодействие этих систем: синхронные и асинхронные интеграции, событийные модели, очереди, обработку ошибок, идемпотентность, аудит, безопасность и обратную совместимость.

Для нас крайне ценно умение собрать сложный процесс из множества компонентов так, чтобы он был надёжным, понятным в сопровождении и устойчивым к изменениям в соседних системах.

Встраивать AI и автоматизацию в реальные HR-процессы

Мы активно используем AI для решения повседневных задач и автоматизации процессов: работа со встречами и чатами, ассистенты для сотрудников, ускорение наймовых процессов, автоматизация поддержки и т. д.

Здесь важно не просто подключить LLM, а спроектировать безопасный контур вокруг AI: доступы, источники данных, ограничения на действия, аудит, качество ответов, интеграции с внутренними системами и понятные метрики.

Это возможность работать на стыке разработки, продуктовой логики, данных и AI и внедрять автоматизацию туда, где она действительно снижает нагрузку на людей и ускоряет внутренние процессы.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Разрабатывали новые сервисы и развивали существующие продукты
* Проектировали архитектуру систем, модели данных и API
* Работали с распределёнными системами, интеграциями и большими объёмами данных
* Сопровождали продукт на всех этапах жизненного цикла — от идеи до запуска и поддержки в продакшене
* Руководили инженерной частью команды: распределяли задачи, следили за качеством кода, помогали коллегам расти профессионально
* Занимались разработкой и оценкой ИИ‑агентов, а также повышением их качества

Сайты компаний
СБЕР

AI Engineer

СБЕРНа сервисе с: 16.06.26 19:11↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаРоссияМосква

Команда занимается разработкой Disrupt-решений в сфере Безопасности Сбера

Цель команды – разработка инновационных решений, проверка гипотез, посредством подготовки MVP и PoC планируемых продуктов, поддержка продуктовых команд в части оперативной разработки.

  • разработка ML-алгоритмов

  • разработка ML-моделей

  • поддержка существующих AI-решений

  • разработка AI-Агентов

  • проработка AI-архитектуры внедрения решений в целевой процесс

  • генерация идей.

  • высшее образование

  • коммерческий опыт работы разработки\в сфере ИИ не менее 2 лет

  • опыт самостоятельного лидирования

  • готовность работы в условиях многозадачности и сжатых сроков, интенсивному обучению и повышению квалификацию

  • опыт работы со следующим стеком:

Python, numpy, pandas, scipy, scikit-learn, XGBoost, PyTorch, OpenAI, LangChain, LangGraph, Chroma, prompt engineering, FastAPI, REST/gRPC, React, Docker, Kubernetes, GitLab.

  • офисный формат работы, 5\2
  • ипотека выгоднее для каждого сотрудника и льготные условия кредитования
  • фитнес залы в офисах
  • бесплатная подписка СберПрайм+
  • скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Delivery Club, Самокат, Сбер Еаптека и другие
  • ДМС с первого дня и льготное страхование для близких
  • корпоративная пенсионная программа
  • реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение
Соц.сети
контур

Data scientist по ИИ-агентам, senior

контурНа сервисе с: 10.08.26 14:13↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаСанкт-ПетербургУдалёнка

#senior #удаленка

Контур
Data scientist по ИИ-агентам, senior
Опыт работы: более 6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо

☑️ Чем предстоит заниматься
-Проектировать и реализовывать агентное ядро — turn-loop, оркестрацию tool-calling, управление подагентами, контекст-менеджмент: компакция и токен-бюджеты, промпт-архитектура, устойчивый роутинг моделей с graceful degradation
-Разрабатывать плагинную архитектуру для интеграции с внешними B2B-системами — писать MCP-серверы, обеспечивать безопасное исполнение кода в песочницах, строить абстракции над LLM-провайдерами Anthropic, OpenAI, Bedrock, Vertex через LiteLLM и собственные прокси
-Оркестрировать мультиагентные workflow — проектировать взаимодействие агентов на собственной архитектуре, адаптированной под доменную специфику
-Разрабатывать систему оценки качества — создавать eval-гейты, бенчмарки для агентов, инструменты для трассировки и отладки

☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Опыт создания production-агентных систем, построения мультиагентных рантаймов с подагентами, планировщиками, динамическим роутингом моделей. Важен опыт разработки сложных отказоустойчивых систем, а не просто цепочки из нескольких вызовов
-Опыт разработки на Python, TypeScript, Bun или Node.js
-Опыт интеграции с LLM-провайдерами — работа с OpenAI API, Anthropic, AWS Bedrock, Vertex AI, использование или написание собственных шлюзов на базе LiteLLM. Понимание нюансов кэширования, стриминга, retry-политик
-Опыт работы с LangChain или LangGraph, CrewAI, Agno, LlamaIndex или OpenAI/Anthropic Agents SDK, а также с MCP (••••••••/sdk). Понимание их ограничений и готовность создавать собственные решения, если опенсорс не закрывает доменные требования
-Опыт построения системы оценки и мониторинга, настройки трассировки с помощью OTel или Langfuse, внедрения eval-гейта, разработки бенчмарков для агентов, умение измерять качество и надежность
-Опыт технического лидства на уровне больших фичей или продукта
-Готовность писать как высокоуровневую архитектуру, так и низкоуровневый код для работы с SDK Anthropic и OpenAI и прокси-слоями

Контакты: •••••••• / Telegram ••••••••

🔥 •••••••• / •••••••• / ••••••••

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.