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 (avsw.ru) — ИБ и аналитика данных для корпоративного сегмента. Продукты: анти-спам, десепшен, песочница, мультисканер, TI. (https://avsw.ru/) 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: @ezhen77