Код Безопасности

ML-инженер

Не указана
  • Москва
  • Полная занятость
  • Полный день
  • От 3 до 6 лет
  • 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).

Условия:
  • 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.