Wir verwenden technische Cookies und Besuchsstatistik: Yandex Metrica und das anonymisierte Besuchsprotokoll von Zorky. Wir verkaufen niemals Daten. Mehr zu Cookies und Statistik.
Zorky läuft im Testmodus — alles ist kostenlos. Diese Website ist nur eine Demo: Firmennamen, Links und Ihre persönliche Stellenauswahl werden nach der Registrierung freigeschaltet. Registrieren →
ZorkyZorky
Deutsch
@termdocs
← Alle Stellen

Стажёр AI/Data (прикладная математика + вайбкодинг)

PraktikanthybridАстана, KZheute
Stack
gitllmnumpypandaspythonsql
Details
Anstellung
Praktikum
Erfahrung
ohne Erfahrung
Unternehmen und Link anzeigen
Kostenlos, nach der Anmeldung.
Bewerben
Laden Sie Ihren Lebenslauf hoch — Arbeitgeber und Recruiter aus verschiedenen Ländern, die Ihr Profil suchen, können Sie direkt kontaktieren.
Lebenslauf senden →
Beschreibung
Основные требования Мы делаем AI-агентов, которые читают отчёты и транскрипты публичных компаний и превращают текст в структурированные признаки для инвестиционного анализа. Ищем стажёра, который умеет думать математически и быстро собирать рабочие прототипы с помощью AI-инструментов. Что важно: Прикладная математика на уверенном уровне: статистика, вероятность, линейная алгебра, базовая оптимизация. Умеете посмотреть на распределение и сказать, что с ним не так. Python и опыт «вайбкодинга»: Cursor, Claude Code, Copilot или аналоги. Вы не пишете каждую строку руками, но понимаете, что сгенерировано, и умеете это проверить. Понимание, как работают LLM: промпты, контекст, structured output, базовые идеи RAG и evals. Английский на уровне чтения технической документации и финансовых отчётов. Самостоятельность: умеете разобрать задачу, задать вопросы и принести результат, а не процесс. Будет плюсом: Pandas / NumPy, SQL, Git. Интерес к финансам и рынкам: понимаете, что такое выручка, маржа, отчётность. Pet-проекты на LLM, участие в хакатонах, Kaggle. Чем предстоит заниматься Строить и проверять evals для AI-агентов: собирать тестовые наборы, считать метрики качества, искать систематические ошибки модели. Анализировать выходы агентов: распределения признаков по компаниям и отраслям, расхождения между прогонами, аномалии. Читать первичку (отчёты, транскрипты) и сравнивать с выводами модели, формулировать, где и почему модель ошибается. Быстро собирать прототипы: скрипты обработки
Vollständige Beschreibung, Unternehmen und Bewerbungslink — nach der Anmeldung. Anmelden
Kontaktdaten des Arbeitgebers (E-Mail/Telefon/Telegram) sind in der öffentlichen Vorschau ausgeblendet. Senden Sie Ihren Lebenslauf — dann können Arbeitgeber Sie direkt kontaktieren.
Dringende Frage? Schreiben Sie @termdocs