О продукте
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!
Наш стэк технологий
•Языки и ML: Python (FastAPI, pandas, numpy, PyTorch), C++ (обвязка)
•Инференс и оптимизация: ONNX, PyTorch, Triton, vLLM
•Инфраструктура и конфигурация: Docker / Docker Compose, Ansible (playbooks, роли, шаблоны Jinja2), Bash, YAML, systemd
•Мониторинг и безопасность: Prometheus, Grafana (JSON-дашборды), HAProxy (reverse proxy, балансировка, TLS/mTLS)
•Архитектура и процессы: Single-node развертывание, offline-поставка (release-архивы), конфигурация через переменные и шаблоны (config-driven runtime), многорепозиторная экосистема
•Система контроля версий: Git / GitLab (Git-Flow)
Обязанности
•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 (но необязательно)
•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
Мы предлагаем
•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.)
Социальный пакет
•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 наши 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
