July 15

Стажер по направлению "Методологическая разработка и ИИ: Психометрика" / Команда АНО ДПО "Корпоративный университет Сбербанка"

Команда АНО ДПО "Корпоративный университет Сбербанка" || Центр по развитию команд

Условия:

- 40 часов в неделю (полная занятость)

- гибрид (офис по адресу Московская обл., г.о. Истра, д. Аносино, ул. Университетская, вл. 11)

Направление стажировки - Моделирование AI-агентов и AI RnD (Методологическая разработка и ИИ: Психометрика)

О роли:

Мы ищем амбициозного методолога в области оценки талантов, готового вместе с нами переносить классические ассессмент-технологии на рельсы искусственного интеллекта. Если ты хочешь решать сложные междисциплинарные кейсы «под ключ», внедрять генеративный AI для автоматизации скоринга и аналитики — мы ждем тебя в команде СберУниверситета.

Предлагаем:

• Уникальный опыт на стыке HR-технологий и Generative AI в одном из крупнейших корпоративных университетов страны.

• Сильное комьюнити и менторство от экспертов рынка

Задачи на стажировку:

1. Методологическая разработка и проектирование

• Разработка корпоративных моделей компетенций «с нуля», создание поведенческих индикаторов.

• Конструирование масштабных бизнес-симуляций, ролевых и деловых игр для реального сектора.

• Создание прозрачных шкал и критериев скоринга, разработка руководств для асессоров.

• Пост-анализ, валидизация и проверка инструментов на дискриминативность на основе собранных данных.

2. Автоматизация и AI-интеграция

• Оцифровка критериев оценки и перевод их в системные промпты для LLM.

• Разработка логики и сценариев для AI-интервьюеров, способных вести диалог с кандидатом и собирать «цифровой след».

• Настройка ИИ-промптов для моментальной генерации развернутых отчетов (ИПР, профили, матрицы) из сырых баллов.

• Разработка алгоритмов, меняющих сложность вопросов теста в реальном времени

Требования к кандидату:

• Понимание принципов разработки оценочных материалов, тестов или кейсов (опыт участия/проведения ассессмент-центров будет большим плюсом).

• Глубокое академическое понимание классической теории тестов, валидности, надежности и репрезентативности инструментов.

• Понимание возможностей больших языковых моделей (LLM) и принципов работы с ИИ-агентами на уровне постановки задач разработчикам или базового промптинга.

Отклики:

Направить резюме на почту iillikhacheva@sberbank.ru. В теме письма необходимо указать "Резюме. Психометрика".