ML-разработчик (Machine Learning Engineer)

ML-разработчик (Machine Learning Engineer)
ЗП:  150 000 – 250 000 ₽ на руки
Локация: Москва, м. Окружная (полный день в офисе)

Компания: AV Soft () — ИБ и аналитика данных для корпоративного сегмента. Продукты: анти-спам, десепшен, песочница, мультисканер, TI.

Ищем ML-разработчика для создания и развития моделей машинного обучения в продуктах информационной безопасности.

Чем предстоит заниматься:
- Разрабатывать и совершенствовать ML-модели: выбирать архитектуры, формировать признаки, обучать и валидировать модели.
- Собирать и подготавливать данные: парсинг, очистка, EDA, формирование обучающих выборок.
- Выполнять feature engineering и оценивать качество моделей по метрикам точности и производительности.
- Проводить A/B-тестирование и сравнение версий моделей.
- Готовить модели к эксплуатации: контейнеризация в Docker и участие в развертывании.
- Тестировать модели, анализировать ложные срабатывания и кейсы от заказчиков.
- Вести техническую документацию, описывать архитектуру, признаки и результаты экспериментов, обеспечивать версионирование моделей.
- Взаимодействовать с разработчиками, участвовать в code review и интеграции моделей в продукты.
- Мониторить модели в production: отслеживать качество и data drift, инициировать переобучение.
- Поддерживать и развивать ML-пайплайны и автоматизацию обучения и доставки моделей.

Ты подходишь нам, если у тебя есть:
- Коммерческий опыт разработки и вывода ML-моделей в production от 1–2 лет.
- Уверенное владение Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch, CatBoost, XGBoost, LightGBM, Transformers.
- Понимание классических алгоритмов ML и принципов их применения.
- Практический опыт работы с SQL, Git, Docker, REST API.
- Опыт работы с Airflow или аналогичными инструментами для ML-пайплайнов.
- Знание Linux на уровне уверенного пользователя.
- Понимание принципов MLOps, управления экспериментами и версионирования моделей и данных.
- Умение писать чистый и поддерживаемый код.
- Английский язык на уровне чтения технической документации.

Будет преимуществом:
-Опыт оптимизации моделей с помощью ONNX, TensorRT или аналогичных инструментов.
-Понимание архитектур глубокого обучения, Attention и современных нейросетевых моделей.
-Знание SHAP, LIME и методов оценки уязвимостей ML-моделей.
-Опыт интеграции ML-моделей в высоконагруженные сервисы.
-Опыт работы с логами, сетевым трафиком, DNS, URL, HTML и понимание базовых сетевых протоколов и HTTP.
-Опыт в ИБ, антифроде, антиспаме или детекции угроз.
-Профильные курсы или сертификаты по ML/DL/MLOps.
-Инициативность и желание развивать продукты и предлагать новые решения.

Условия:
-Оформление по ТК РФ, белая зарплата (аккредитованная IT-компания)
-Офис в шаговой доступности от м. Окружная
-Обучение за счёт компании, корпоративная библиотека, база знаний, гайды
-Участие в сложных проектах по ИБ и анализу данных

Контакт: Показать контакты