Стажировка: проектирование LLM-агентов и агентских систем

Стажировка: проектирование LLM-агентов и агентских систем
Команда AI-трансформации B2B, Сбер

📍 Локация: Москва, м. Кутузовская
🏦 Формат: офис/гибрид
⏳ Длительность: 3 месяца
🕒 Загрузка: 30–40 часов в неделю
💰 Стажировка оплачиваемая

Чем занимается команда
Мы внедряем AI и ML в процессы ценообразования кредитных банковских продуктов для B2B.
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.

Что предстоит делать
— 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.

Кого ищем
Нам подойдут сильные технические кандидаты, которым интересно развиваться в GenAI, LLM и агентных системах.

Будет здорово, если ты:
— учишься на последнем курсе магистратуры, уже закончил магистратуру или учишься в аспирантуре;
— имеешь сильную математическую, техническую или инженерную подготовку;
— уверенно пишешь на Python;
— 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.

Что предлагаем:
— 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