Требования:
-
Опыт работы на ML позиции >2 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.
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.
