Senior ML Engineer - Malware Detection (remote work)

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Senior ML-инженер в CloudLinux для продукта Imunify360 — системы защиты Linux-серверов от веб-малвари. Задача — превращать размеченный корпус образцов малвари в детектирующие модели (классификаторы, LLM-ассистированный триаж, генерация сигнатур), измеряя результат по false-negative и false-positive в продакшене.

Задачи

• Решать, какие файлы на сервере заслуживают более пристального анализа, в рамках жёстких ограничений по CPU и памяти
• Отличать вредоносный код от безопасного в масштабе флота при разумной стоимости обработки файла
• Автоматически генерировать сигнатуры детектирования для новых кампаний
• Ловить малварь, которая выглядит вредоносной только в контексте (фишинговые страницы, инъекции скриптов)
• Маршрутизировать каждый файл в нужный движок детектирования
• Делать очистку точной, чтобы сайты оставались чистыми
• Доказывать улучшение детектирования моделью до её выката
• Обучать модели на продакшен-данных и строить evaluation harness с разбиением по времени и кампаниям
• Выводить несколько моделей в продакшен (shadow mode и live) с гейтом на регрессионном наборе прошлых ошибок
• Писать ADR для каскада детектирования с оценкой стоимости файла и потребностей в железе
• Переобучать модели на свежих разметках аналитиков и FN-лейблах по фиксированному расписанию

Требования

• 5+ лет построения ML-систем в продакшене, из них 2+ в состязательной области: безопасность, abuse, фрод или спам
• Самостоятельно обучали и дообучали трансформерные модели: подготовка данных, токенизация кода, LoRA/QLoRA или полный fine-tune, дистилляция, квантизация
• Глубокое знание классического ML: градиентный бустинг, линейные модели на разреженных признаках, калибровка, дисбаланс классов
• Дисциплина оценки: разбиения без утечек по времени и семействам, precision при фиксированном бюджете false-positive, регрессионные наборы
• Инженерия стоимости инференса: измерение throughput и latency, вписывание модели в бюджет CPU/памяти (ONNX, llama.cpp, vLLM, int8/int4)
• Сильный Python, PyTorch и стек Hugging Face; SQL на больших аналитических таблицах (ClickHouse или аналог)
• Знакомство с PHP или JavaScript либо готовность их освоить
• Ежедневное использование AI-агентов для кодинга с умением показать как
• Английский на уровне upper-Intermediate (B2) и выше, особенно сильная письменная коммуникация

Условия

• Полностью удалённая работа с гибким графиком из любой точки мира
• Remote-first, async в часовых поясах UTC−5 до UTC+8
• Выделенные GPU на собственном bare metal, расширение по обоснованию данными
• Claude и Codex как инструменты по умолчанию, интеграции через MCP с GitLab, Jenkins, Redash, Jira, Slite
• Оплачиваемый отпуск 24 дня в год, 10 дней национальных праздников, неограниченный больничный
• Компенсация частной медицинской страховки
• Компенсация коворкинга и спортзала
• Бюджет на образование
• Вознаграждение за самую инновационную идею, которую компания сможет запатентовать

Навыки

• Python
• PyTorch
• Hugging Face
• SQL
• ClickHouse
• ONNX
• llama.cpp
• vLLM
• LoRA
• QLoRA
• gradient boosting
• PHP
• JavaScript
• Go
• Rust
• MLflow
• Weights & Biases
• Claude
• Codex
• MCP
• GitLab
• Jenkins
• Jira