Привет! Мы – команда Machine Learning Technology Research and Development (MLTech), и мы приглашаем специалистов по Data Science решать с нами задачи на стыке машинного обучения и кибербезопасности: детектировать зловредные файлы, распознавать фишинговые веб-страницы и обнаруживать хакеров в корпоративных сетях.

Что предлагает наша команда:

· мы помогаем друг другу расти и добиваться результатов, решая прикладные задачи;

· у нас есть MLOps’ы, которые помогут не запутаться в инфраструктуре;

· не боимся использовать новые технологии и пробовать новые идеи;

· результаты твоей работы почувствуют на миллионах устройств по всему миру;

· используем Spark-кластер и GPU-кластер, чтобы обрабатывать огромные коллекции файлов;

· при желании о результатах работы можно рассказывать в статьях и на конференциях.

Ты подходишь нам, если:

· имеешь опыт машинного обучения в индустрии;

· готов глубоко погружаться в данные, анализировать модели и строить интерпретации, общаться с заказчиками и превращать их пожелания в гипотезы;

· готов работать над разнообразными задачами, в которых нельзя просто `import ml`;

· хочешь доводить проекты до прода и не боишься выходить за пределы jupyter-тетрадок;

· понимаешь, зачем нужно observability для агентов и умеешь заставлять LLM сделать ровно то, что нужно;

· любишь обсуждать идеи, свой код и чужой код с коллегами;

· интересуешься безопасностью и не теряешься, услышав слова «полиморф» и «фишинг» (или хочешь во всем этом разобраться).

Хард-требования:

· умеешь писать чистый и понятный код на современном Python;

· хорошо ориентируешься в классическом ML и соответствующих библиотеках (scikit-learn, CatBoost);

· имеешь опыт разработки систем на базе LLM: написание агентных систем, RAG-пайплайнов;

· помнишь, что такое доверительный интервал;

· умеешь писать несложные Docker-файлы (или готов научиться).