Стажёр AI/Data (прикладная математика + вайбкодинг)

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.

• 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.

• Реальные задачи на реальных данных, а не учебный проект: ваши результаты попадают в продукт.
• Работу с современным стеком: Claude, GPT, Cursor / Claude Code, Python.
• Наставничество от команды, которая строит AI-продукт для американского рынка (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 в команду на оплачиваемую позицию.
• Рекомендательное письмо и подтверждённый опыт для портфолио.