Описание
NTEC — международный телекоммуникационный оператор и лидер в сфере информационно-коммуникационных технологий. Компания создаёт комплексные решения в сфере защиты информации.
Задачи
•Разрабатывать и поддерживать системный Linux-агент на C++17/20
•Разрабатывать ML-модели детектирования угроз для EDR/XDR-платформы
•Строить модели обнаружения аномалий поведения пользователей и хостов (UEBA)
•Моделировать последовательности процессов и событий на телеметрии конечных устройств
•Выявлять перемещение между системами и цепочки атак с помощью графовых подходов
•Обучать модели при дефиците размеченных данных, используя полууправляемое обучение и слабый контроль
•Проектировать признаки на событийных данных и строить конвейеры обработки потоков через Kafka
•Выводить модели в промышленную эксплуатацию с помощью Docker, CI/CD, MLflow / DVC
•Мониторить качество моделей в промышленной среде, включая дрейф и уровень ложных срабатываний
Требования
•Понимание полного жизненного цикла ML-систем: данные, обучение, развёртывание и мониторинг
•Уверенное знание классических алгоритмов: Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)
•Опыт кластеризации (k-means, DBSCAN) и обнаружения аномалий (Isolation Forest, One-Class SVM)
•Базовые знания временных рядов: ARIMA, LSTM
•Уверенное владение Python, Polars, pandas, NumPy и ООП
•Опыт разработки и обучения моделей на PyTorch
•Опыт проектирования признаков на событийных данных
•Опыт работы с большими объёмами данных — от 10M событий в день
•Знание SQL, PostgreSQL и ClickHouse
•Опыт работы с Kafka или другими системами потоковой обработки данных
•Опыт работы с Docker и CI/CD для ML, MLflow, DVC или аналогами
•Высшее образование в области Computer Science, прикладной математики или кибербезопасности
•Будет плюсом: опыт в UEBA, моделирования последовательностей по логам процессов и событий, графового ML, полууправляемого обучения и слабого контроля, работы с Airflow / Prefect
Условия
•График 5/2, рабочий день — 8 часов
