Стажёр AI/Data (прикладная математика + вайбкодинг)

Задачи: — 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 данных, небольшие пайплайны, дашборды для внутреннего использования. — Участвовать в переписывании критериев и промптов по результатам проверки и пересчитывать результаты до/после. Требования: — Прикладная математика на уверенном уровне: статистика, вероятность, линейная алгебра, базовая оптимизация. — Умение анализировать распределения данных. — Python и опыт «вайбкодинга»: Cursor, Claude Code, Copilot или аналоги. — Понимание работы LLM: промпты, контекст, structured output, базовые идеи RAG и evals. — Английский на уровне чтения технической документации и финансовых отчётов. — Самостоятельность в разборе задач и достижении результата. Будет плюсом: — Знание Pandas, NumPy, SQL, Git. — Интерес к финансам и рынкам: понимание выручки, маржи, отчётности. — Pet-проекты на LLM, участие в хакатонах, Kaggle. Условия: — Реальные задачи на реальных данных, результаты влияют на продукт. — Работа с современным стеком: Claude, GPT, Cursor / Claude Code, Python. — Наставничество от команды, работающей на американском рынке (Altbridge, Inc., США) и инженерный центр в Казахстане (QR Datalab, участник Astana Hub). — Гибкий график, совместимый с учёбой, удалённый формат. — Срок стажировки 3 месяца с возможностью перехода на оплачиваемую позицию. — Рекомендательное письмо и подтверждённый опыт для портфолио. Ограничения по географии не указаны, но работа удалённая с гибким графиком.