
Код Безопасности
ML-инженер
- Python
- PyTorch
- pandas
- Numpy
- Matplotlib
- FastAPI
- Grafana
- Pytest
- MLflow
Обязанности:
-
Прогнозирование отказов оборудования: работа с данными, собранными с железа, на которых разворачивается наше ПО: логи, метрики загрузки CPU/GPU, использование памяти, сетевые задержки и т.д. Цель - предсказывать отказы до их наступления, чтобы клиенты могли проводить профилактику и избегать простоев. Вы будете участвовать в проектировании пайплайнов сбора данных, feature engineering, выборе моделей (от классических временных рядов до deep learning), а также в мониторинге качества и выкатки моделей в прод.
-
UEBA (User and Entity Behavior Analytics): обнаружение аномалий в поведении пользователей:
Здесь мы строим профили поведения пользователей и систем на основе их активности: входы в систему, доступ к ресурсам, рабочие часы, типичные сценарии использования.
Ваша задача - находить отклонения от нормы, которые могут указывать на компрометацию учётной записи, действия инсайдера или скрытую атаку.
Вы будете работать с high-dimensional sparse данными, применять unsupervised и semi-supervised методы, кластеризацию, autoencoders и строить интерпретируемые алерты.
Требования:
-
Опыт разработки и выкатки ML-моделей в продакшн. Знание метрик (data drift, concept drift, стабильность признаков, качество предсказаний);
-
Опыт с аномалиями и несбалансированными задачами: unsupervised/semi-supervised anomaly detection (Isolation Forest, Autoencoders, One-Class SVM, GANs);
-
Понимание принципов MLOps, управления экспериментами и версионирования данных/моделей;
-
Опыт участия в проектировании ML-систем: участие в обсуждении архитектуры - как хранить данные, как организовать поток от источника до модели, как масштабировать систему;
- Умение писать и читать дизайн-документы: описывать гипотезу, метрики успеха, риски, альтернативные подходы, план экспериментов.
Будет плюсом:
-
Опыт в кибербезопасности или ИБ-аналитике;
-
Знание методов интерпретации моделей (SHAP, LIME).
- Трудоустройство в аккредитованную ИТ компанию с полным соблюдением ТК РФ;
- Гибкий график работы 5/2 с плавающим началом рабочего дня (с 9 до 11 часов);
- Гибридный формат работы (в офисе г. Москва или Санкт-Петербург);
- ДМС (со стоматологией) после 3 месяцев работы в компании;
- Доплата больничных до полной суммы ежемесячного дохода (до 21 дня в год);
- Игровые комнаты, тренажерный зал, душевые, корпоративная футбольная команда, квизы, комнаты отдыха в офисе;
- Возможности для профессионального развития: внутренние и внешние конференции, обучения и тренинги, собственная библиотека.