ML Engineer
Summary
ML Engineer joins a product team building an in-house cybersecurity product that analyzes event streams and telemetry to detect anomalies, suspicious behavior, and threats. Day to day: design, train, evaluate, productionize, and monitor ML/DL models with Python, PyTorch, Docker, and Git in a fully office-based role in Moscow.
Наши коллеги развивают собственную линейку продуктов в области информационной безопасности и ждут в продуктовую команду ML Engineer’а.
Продукт анализирует большие объёмы событий и телеметрии и помогает выявлять подозрительную активность, аномалии и потенциальные угрозы.
ML-команда работает непосредственно внутри продуктовой разработки: здесь можно влиять не только на модели, но и на то, как они применяются в реальном security-продукте.
Что предстоит делать
- Разрабатывать и внедрять ML-модели для обнаружения угроз, аномального и подозрительного поведения.
- Работать с потоками событий, telemetry, логами и поведенческими данными.
- Выбирать ML/DL-подходы, обучать модели и оценивать их качество по целевым метрикам.
- Оптимизировать модели и доводить их до production, включая мониторинг качества после релиза.
Что нам важно
- От 3 лет коммерческого опыта в ML / Data Science;
- уверенное знание классического ML и Deep Learning;
- практический опыт построения и внедрения ML-моделей в production;
- опыт работы с поведенческими моделями, классификацией или anomaly detection;
- понимание архитектур современных нейросетей: Transformers, LSTM, GNN и других;
- хорошее понимание метрик качества и подходов к оценке моделей;
- Python и PyTorch;
- Docker и Git;
- опыт работы с большими объемами данных будет плюсом.
Будет преимуществом
- опыт работы с security-продуктами (особенно);
- опыт анализа логов, telemetry и последовательностей событий;
- практический опыт uplift modeling.
Условия
- официальное трудоустройство в аккредитованной IT-компании;
- полностью офисный формат работы (офис рядом с метро);
- оплачиваемое питание;
- дополнительные выплаты к отпуску, оплачиваемый больничный и дополнительные day off;
- компенсация обучения;
- сильная техническая команда и возможность работать над собственным продуктом.