Usiamo cookie tecnici e statistiche delle visite: Yandex Metrica e il registro anonimizzato delle visite di Zorky. Non vendiamo mai dati. Ulteriori informazioni su cookie e statistiche.
Zorky è in modalità di prova: tutto è gratuito. Questo sito è solo una demo: nomi delle aziende, link e il tuo feed personale si sbloccano dopo la registrazione. Registrati →
ZorkyZorky
Italiano
@termdocs
← Tutte le offerte

Стажёр AI/Data (прикладная математика + вайбкодинг)

InternhybridАстана, KZ →2 g fa
Stack
gitllmnumpypandaspythonsql
Dettagli
Employment
Internship
Experience
no experience needed
Mostra azienda e link
Gratis, dopo l'accesso.
Candidati
Carica il tuo CV: datori di lavoro e recruiter di diversi paesi che cercano il tuo profilo potranno contattarti direttamente.
Invia il tuo CV →
Descrizione
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
Descrizione completa, azienda e link per candidarti: dopo l'accesso. Accedi
I contatti del datore di lavoro (email/telefono/telegram) sono nascosti nell'anteprima pubblica. Invia il tuo CV così i datori di lavoro possono contattarti direttamente.
Domanda urgente? Scrivi a @termdocs