Senior ML Engineer

Чем занимается Positive Technologies Мы создаем продукты для кибербезопасности. Это решения и технологии, которые защищают от хакеров и помогают проводить расследования инцидентов. Мы разрабатываем сложные высоконагруженные системы, используем алгоритмы машинного обучения, обработки и анализа данных, опенсорс-решения и адаптируем их к нашим задачам. Часть наработок мы публикуем на GitHub. Прежде чем отдавать продукты заказчикам, мы проверяем их на себе. У нас семь офисов в России (в Москве, Санкт-Петербурге, Самаре, Нижнем Новгороде, Томске и два в Новосибирске), поэтому продуктовые команды часто территориально распределены. Нас больше 1500 человек. О нас: Сейчас ищем специалиста по машинному обучению в межпродуктовый отдел. Много интересных задач, которые хотелось бы довести до прода совместно с командами разработки. Примеры наших исследований: Про то как применяли Seq2Seq для детекта веб-атак https://habr.com/ru/company/pt/blog/439202/ Про безопасность ИИ https://habr.com/ru/company/pt/blog/416691/ Разбор конкурса, где надо было обходить сервисы с ИИ https://habr.com/ru/company/pt/blog/454206/ Один подход к обнаружению веб-ботовhttps://habr.com/ru/company/pt/blog/515842/ Задачи: Предстоит применять техники машинного обучения/статистики/анализа данных или понимать, что можно решить проще и эффективнее традиционными способами для продуктов PT (детекция атак в реальном времени, пост анализ, классификация протоколов, детектирования аномалий, поиск похожих инцидентов и новых "знаний"). Предстоит внедрять решения в продукты, включая проектирование частей МЛ-компонент, использующих МЛ-модели, написания кода для частей, использующих МЛ-компоненты продукта, проходить код ревью и взаимодействовать с разработчиками продуктов, различных их частей. Также предстоит сталкиваться и думать над актуальными проблемами МЛ-безопасности (как offence так и defence) и способами их решения — это не совсем исследовательская позиция, но быть вовлеченным или желать вовлекаться в актуальные проблемы как МЛ так и ИБ очень важно. Что ждём от кандидата: Опыт работы на ML позиции >3 лет. Понимание основ статистики, техник машинного обучения в частности глубокого обучения, а также опыт работы с какими-то конкретными задачами. Важна не супер-глубина, сколько умение решать задачу относительно целей и ограничений. Хорошие технические познания в Python, опыт с другими языками тоже приветствуются. Опыт работы с Linux-based ОС, Docker. Знания основ CS: алгоритмы и структуры данных (не на уровне олимпиадников, а на уровне опыта применения). Опыт работы в командах c agile/kanban процессами. Опыт доведения прототипов до прода. Будем рады: Опыту проектирования и разработки систем с большими потоками данных. Опыту собственных исследований и участие в конференциях/митапах. Супер-силе разобраться в чем-то новом (язык, фреймворк, инструмент) и быть открытым к современным решениям. Желание расти и предлагать новые решения, которые сделают нашу жизнь проще, а продукты круче. Условия: Можно работать в офисе на проспекте Фрунзе, 103 или удалённо. Удобное расположение офиса и большая бесплатная парковка от БЦ; Гибкое начало рабочего дня; ДМС со стоматологией, вызовом врача на дом, экстренной госпитализацией и страховкой для путешествий; Две недели дополнительного отпуска; В офисе есть спортивная зона и массажное кресло; Летом на крыше БЦ открывается лаунж-зона; Настолки и книги в библиотеку покупаем два раза в год; Есть клубы по интересам (настолки, шахматы, клуб инвесторов и другие).