Senior ML Engineer - Malware Detection

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

Senior ML-инженер для разработки и внедрения ML-систем обнаружения веб-малвари в крупномасштабных Linux-хостингах. Работа с реальными данными о малвари, трансформерами и LLM-ассистированным триажем, от экспериментов до продакшена.

Задачи

• Разрабатывать, обучать, дообучать и внедрять ML-модели на продакшн-данных о малвари для повышения покрытия детекции
• Строить модели классификации и триажа вредоносных файлов, приоритизации подозрительных файлов и маршрутизации сэмплов
• Разрабатывать системы автоматической генерации сигнатур детекции для новых кампаний малвари
• Разрабатывать методы контекстно-зависимого обнаружения: фишинговые страницы, webshells, инъекции скриптов, скомпрометированные компоненты сайтов
• Повышать точность детекции и эффективность очистки заражённых сайтов
• Строить строгие фреймворки оценки с разбиением по времени и кампаниям, регрессионным тестированием и контролем утечек данных
• Оптимизировать пропускную способность, латентность, CPU, память и стоимость инференса на файл
• Выводить модели из экспериментов в продакшен через shadow-деплой и контролируемые релизы
• Включать свежую обратную связь аналитиков и новые false negatives в обучающие данные, настраивать регулярное переобучение
• Развивать переиспользуемые пайплайны обучения, инструменты работы с датасетами и эффективно использовать GPU
• Работать с аналитиками малвари, detection-инженерами и инфраструктурными командами
• Документировать архитектурные решения, методы оценки, ограничения моделей и результаты в продакшене
• Выполнять вехи: первая модель на продакшн-данных в первый месяц, несколько моделей в продакшене или shadow-тестировании к третьему месяцу

Требования

• Не менее 5 лет опыта построения и внедрения ML-систем в продакшене
• Не менее 2 лет в состязательной области: кибербезопасность, фрод, спам или abuse prevention
• Практический опыт обучения и дообучения трансформеров: подготовка данных, токенизация кода, LoRA/QLoRA или полное дообучение, дистилляция, квантизация
• Опыт работы с трансформерами шире, чем вызовы hosted API
• Сильное понимание градиентного бустинга, линейных моделей с разреженными признаками, калибровки вероятностей и дисбаланса классов
• Опыт проектирования leakage-free разбиений по времени и семействам малвари, оценки precision при фиксированном false-positive
• Умение измерять throughput и латентность и оптимизировать модели под CPU, память и стоимость
• Знание ONNX, llama.cpp, vLLM и квантизации int8/int4
• Сильный Python, PyTorch и Hugging Face
• SQL для анализа больших данных, ClickHouse или аналогичные аналитические БД
• Опыт с PHP или JavaScript либо готовность их освоить
• Ежедневное использование AI coding agents
• Английский не ниже B2, сильные навыки письменной коммуникации
• Аналитические навыки и умение решать сложные задачи детекции
• Ответственность за полный ML-цикл от экспериментов до продакшена

Условия

• Полностью удалённая работа с гибким графиком
• 24 дня оплачиваемого отпуска в год
• 10 дней национальных праздников
• Неограниченный больничный
• Компенсация частной медицинской страховки
• Компенсация коворкингов и спортзала
• Бюджет на обучение и профессиональное развитие
• Вознаграждение за запатентованные инновационные идеи
• Выделенные GPU-ресурсы и возможность дополнительных вычислений
• Доступ к AI coding agents и интегрированным инструментам разработки

Навыки

• Python
• PyTorch
• Hugging Face
• SQL
• ClickHouse
• ONNX
• llama.cpp
• vLLM
• LoRA
• QLoRA
• квантизация int8/int4
• градиентный бустинг
• трансформеры
• LLM
• PHP
• JavaScript
• Go
• Rust
• MLflow
• Weights & Biases
• multi-GPU training
• Linux