Что вы будете делать:
Criteo ищет новых талантливых стажёров, готовых начать работу с января 2027 года!
Команда Product Analytics & Data Science (PAX) использует передовые технологии, продвинутую статистику, машинное обучение и — всё чаще — AI‑агенты для решения самых сложных продуктовых задач в Criteo. Мы переходим от классической функции Data Science к AI‑нативной команде: будучи встроенными в Product, R&D, GTM и Design, мы формулируем правильные проблемы на ранних этапах, быстро прототипируем и создаём надёжные, переиспользуемые AI‑системы, которые помогают Criteo выпускать лучшие продукты быстрее, используя Product Intelligence.
Думайте «диагностировать запутанную проблему и построить инструмент, который её решает»: наш подход сочетает продуктовое суждение, данные и практическую техническую грамотность.
В этой стажировке построение AI‑агентов и навыков находится в центре роли. Вы будете проектировать, прототипировать и оценивать агентов, меняющих способ работы PAX и наших продуктовых партнёров. Созданные и проверенные вами агенты могут стать собственными, производственными возможностями команды.
Хотите узнать, как живёт команда PAX? Взгляните на Live my life with the Product Analytics & Data Science team.
- Создавать AI‑агентов и навыки для команды — проектировать агентов, автоматизирующих повторяющиеся аналитические задачи (например, агент отчётности, помощник в Slack, AI‑навык), и размещать их в нашем общем реестре навыков, чтобы вся команда получала выгоду.
- Оценка агентов и контрольные механизмы — помогать создавать фреймворки, оценивающие многократные взаимодействия агентов (LLM‑управляемые персонажи общаются с реальным агентом, LLM оценивает релевантность, связность, полезность, безопасность и точность), чтобы агентные продукты выпускались быстрее и безопаснее.
- Прототипы продуктовой аналитики — разрабатывать системы на основе retrieval/embedding для понимания продукта (например, семантический поиск по контенту издателя для обнаружения поставок, бренд‑безопасности или создания аудитории).
- Диагностика в масштабе с помощью LLM — использовать LLM для обнаружения, выборки и маршрутизации проблем качества в сложных продуктовых конвейерах (например, отслеживание, где теряется сигнал каталога и кто должен его исправить).
- Запутанные кросс‑функциональные продуктовые проблемы — погружаться в неоднозначные задачи продукта и клиента (идентификация, измерения, торговля, проверка креатива) и использовать быстрый прототипинг и AI‑инструменты для нахождения решений, работающих в реальном мире.
В целом ваши обязанности включают:
- Проектировать, создавать и оценивать AI‑агентов и переиспользуемые навыки, решающие реальные продуктовые и аналитические задачи
- Поддерживать команду в формулировании продуктовых и клиентских проблем на ранних этапах совместно с PM, R&D, GTM и Design — затем быстро прототипировать узкоспециализированные, высокоценные решения
- Создавать оценщики, контрольные механизмы и тесты золотого набора данных, чтобы системы, которые вы выпускаете, были надёжными
- Превращать повторяющиеся ручные задачи в надёжных агентов, масштабируемых за пределы вас
- Анализировать большие наборы данных и превращать их в понятные и практические инсайты
- Овладеть нашими внутренними аналитическими наборами данных, инструментами и AI‑стеком
Кто вы:
- Студент магистратуры или выше (математика, информатика, физика, инженерия, экономика и т.д.)
- Доступность минимум на 5–6 месяцев, начиная с января 2027 года.
- Стажировка в конце обучения или в промежутке между учебой
- Выдающиеся аналитические навыки, креативное мышление и менталитет создателя — вам нравится прототипировать, а не только анализировать
- Свободное владение основным набором инструментов Data Science: Python; SQL; работа с большими наборами данных; построение конвейеров данных; описательное и предиктивное моделирование; создание визуализаций, дашбордов и отчётов
- Любопытство и, желательно, практический опыт (через проекты, учебные задания или личные эксперименты) с AI‑нативным набором инструментов: LLM и prompting, создание агентов или навыков, retrieval/embeddings, или оценка агентов — либо сильное желание быстро изучить эти технологии
- Отличные межличностные и коммуникативные навыки, проактивность и самостоятельность в работе!
PS: Пожалуйста, подавайте заявку с резюме на английском языке
Что мы предлагаем:
🏢 Формы работы — наша гибридная модель сочетает работу из дома и в офисе, предоставляя пространство для обоих вариантов. 📈 Растите вместе с нами — программы обучения, наставничества и развития карьеры. 💪 Ваше благополучие важно — медицинские льготы, программы оздоровления и поддержка психического здоровья. 🤝 Команда, которая заботится — разнообразная, инклюзивная и глобально связанная. 💸 Справедливая оплата и бонусы — привлекательная зарплата, вознаграждения по результатам и семейные политики, а также возможность получения доли в компании в зависимости от роли и уровня.
Дополнительные льготы могут различаться в зависимости от страны, в которой вы работаете, и характера вашего трудоустройства в Criteo.