Солар

ML engineer for data loss prevention

Коротко

Роль ML-инженера для разработки и поддержки production ML-сервисов (CV, NLP, LLM) в составе DLP-системы для защиты от утечек данных и корпоративного мошенничества. Компания из сферы кибербезопасности ищет технического лидера, готового строить пайплайны обучения/инференса и формировать вокруг себя команду. Требуется уверенное владение Python, ML-фреймворками (PyTorch, ONNX, Triton, vLLM) и от 3-4 лет опыта деплоя ML-сервисов в production, а также готовность работать с C++ и опыт мониторинга/безопасности.

Описание
DLP (Data Loss Prevention) - система корпоративного класса для предотвращения утечек данных, корпоративного мошенничества, профилактики и расследования инцидентов. Мы ищем сильного ML-инженера, который готов взять на себя ответственность за разработку и поддержку ML-сервисов «под ключ». Нам нужен специалист, который не только строит модели, но и умеет превращать их в надёжные, работающие в production модули. Если вы готовы стать техническим лидером направления и формировать вокруг себя сильную команду - мы ждём тебя!
Задачи
•Разрабатывать и внедрять ML-модули для задач CV и NLP: от прототипа до промышленного сервиса
•Строить пайплайны обучения и инференса, настраивать асинхронную обработку запросов
•Работать с LLM: настройка инференса, оптимизация задержек и обработка потоковых данных
•Участвовать в развертывании сервисов
•Работать с мониторингом и базовыми механизмами безопасности
•Интегрировать ML-решения в общую экосистему продукта
Требования
•Уверенное владение Python и опытом работы с ML-фреймворками (PyTorch, ONNX, Triton, vLLM)
•Опыт разработки и деплоя ML-сервисов в production (от 3–4 лет в роли ML Engineer или смежной)
•Понимание принципов работы с LLM, знание инструментов инференса
•Опыт работы с мониторингом (Prometheus/Grafana) и базовой безопасностью (TLS/mTLS)
•Готовность работать с кодом на C++ (необязательно писать с нуля, но важно поддерживать и дорабатывать существующие обвязки)
•Желание взять на себя техническое лидерство, менторство младших коллег и ответственность за архитектуру ML-части продукта
Будет плюсом
•Навыки работы с контейнеризацией (Docker) и автоматизацией (Ansible, Bash)
•Опыт работы с Kubernetes (поддержка и отладка кластера, Helm)
•Знание распределённых вычислений (Spark, Dask) и векторных/графовых баз данных
•Навыки работы с Terraform
•Опыт оптимизации инфраструктуры для GPU
•Умение строить ETL-пайплайны для больших данных
Условия
•Официальное оформление в аккредитованную ИТ-компанию
•Конкурентный оклад, премии по результатам работы
•Сильная команда экспертов, которые всегда готовы помочь и поделиться знаниями
•Возможность работать над передовыми продуктами в сфере кибербезопасности
•Перспективы для профессионального и карьерного продвижения
•Корпоративные мероприятия, путешествия, спортивные активности онлайн и оффлайн (онлайн-марафоны, бег, йога, волейбол, лыжи и др.)
•ДМС со стоматологией в лучших клиниках России, возможность подключить родственников по корпоративным ценам
•Доплата больничных до 100% от оклада (14 дней в году), 10 оплачиваемых day-off на случай форс-мажора
•Возможность бесплатного обучения: внешние обучения, профильные конференции, а также внутренние курсы и электронная корпоративная библиотека с сотнями книг
•Скидки от компаний-партнеров: спорт, английский, психолог, интернет и многое другое
•Материальная помощь при важных событиях в жизни (заключение брака, рождение детей и другое)
•Удаленный формат работы, либо гибрид в современном офисе рядом с м.Охотный ряд/Савёловская
•График работы: 5/2 с 9:00 до 17:30, либо с 10:00 до 18:30

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте