Machine Learning Engineer (Web3 / ZK-Infra)
Технологии
Описание вакансии
Кратко о роли
Lagrange Labs ищет Machine Learning Engineer для работы над ZK-инфраструктурой и блокчейн-проектами. Роль предполагает R&D деятельность в области оптимизации ZK-доказательств и безопасности сетей.
Ключевые задачи
- Разработка и обучение моделей для оптимизации генерации ZK-доказательств.
- Проектирование систем аномального обнаружения для мониторинга безопасности блокчейн-сетей.
- Оптимизация алгоритмов инференса моделей для работы в реальном времени.
- Исследование и внедрение подходов Reinforcement Learning для настройки протоколов.
- Работа с большими массивами данных блокчейна для предиктивной аналитики.
- Взаимодействие с ZK-криптографами и MLOps-инженерами для деплоя моделей.
Обязательные требования
- Опыт работы в ML / Deep Learning от 3 лет.
- Экспертное владение Python и стеком (PyTorch, TensorFlow, JAX, Scikit-learn).
- Понимание алгоритмов обучения (Classic ML, Transformers, GNN).
- Опыт работы с большими данными (SQL/NoSQL, Spark, ClickHouse).
- Сильная математическая база (линейная алгебра, статистика, теория оптимизации).
- Английский язык на уровне Upper-Intermediate.
Будет плюсом
- Опыт работы с блокчейн-данными (индексация, парсинг логов).
- Понимание концепций Zero-Knowledge Proofs или модульных блокчейнов.
- Наличие публикаций на профильных конференциях (NeurIPS, ICML и др.).
Условия и бенефиты
- Зарплата: 7 000 – 10 500 USD.
- Дополнительно: Token Allocation.
- Формат работы: Full-time, Remote.
- Работа на острие R&D и блокчейн-технологий.
Процесс найма
- Для отклика свяжитесь с представителем компании в Telegram.
Lagrange Labs ищет Machine Learning Engineer для работы над ZK-инфраструктурой и блокчейн-проектами. Роль предполагает R&D деятельность в области оптимизации ZK-доказательств и безопасности сетей.
Задачи:
Разработка и обучение моделей для оптимизации генерации ZK-доказательств и работы ZK-сопроцессоров.
Проектирование систем аномального обнаружения (Anomaly Detection) для мониторинга безопасности блокчейн-сетей.
Оптимизация алгоритмов инференса моделей для работы в реальном времени с on-chain данными.
Исследование и внедрение подходов Reinforcement Learning для динамической настройки параметров протокола.
Работа с большими массивами данных блокчейна (Big Data) для извлечения признаков и предиктивной аналитики.
Тесное взаимодействие с ZK-криптографами и MLOps-инженерами для деплоя моделей в продакшн.
Требования:
Опыт работы в области ML / Deep Learning от 3 лет.
Экспертное владение Python и стеком (PyTorch, TensorFlow, JAX, Scikit-learn).
Глубокое понимание алгоритмов обучения (Classic ML, Transformers, Graph Neural Networks).
Опыт работы с большими данными (SQL/NoSQL, Spark, ClickHouse).
Математическая база: линейная алгебра, статистика, теория оптимизации.
Английский язык: Upper-Intermediate (чтение профильных статей/papers и коммуникация).
Будет плюсом:
Опыт работы с блокчейн-данными (индексация, парсинг логов).
Понимание концепций Zero-Knowledge Proofs или модульных блокчейнов.
Наличие публикаций на профильных конференциях (NeurIPS, ICML и др.).
Условия:
Зарплата: 7 000 – 10 500 USD + Token Allocation.
Full-time, Remote, работа на острие R&D и блокчейна.
Оригинальная вакансия:
https://t.me/Machinelearning_Jobs/126391