R&D AI Engineer / Специалист по автоматизации и антифроду (Mobile & Browser Systems)
Описание
Мы развиваем высоконагруженную инфраструктуру автоматизированного взаимодействия с геосервисами (Яндекс Карты, Google Maps). Наша задача — строить надежные, масштабируемые контуры автоматизации, с пониманием ML-фильтров защиты, анализировать поведение систем антифрода и обеспечивать высокую юнит-экономику процесса. Мы ищем сильного R&D AI-инженера, который возьмет на себя архитектуру автоматизации, аккаунтинга, внедрение AI-инструментов, а также глубокую исследовательскую работу по управлению цифровыми отпечатками. Ключевые задачи 1. Построение конвейера аккаунтинга (Mass Accounting & Registration): ○ Разработка собственных автоматизированных систем аккаунтинга. ○ Обеспечение абсолютной чистоты и уникальности инфраструктуры. 2. AI-driven контент и обход семантических фильтров (NLP / LLM): ○ Создание генеративных пайплайнов на базе языковых моделей (LLM) и векторных эмбеддингов для создания уникальных, живых текстов. ○ Защита контента от детекции нейросетевой генерации и устранение «семантической пустоты» или кластерной схожести (на базе BERT-подобных моделей). 3. Управление отпечатками и сетевым стеком (Anti-Detect & Fingerprints): ○ Проектирование систем строгой согласованности параметров (матрица соответствия: железо, сеть, геопозиция, TLS-отпечатки JA3/JA4, Client Hints и заголовки HTTP/2). ○ Исследование и нейтрализация триггеров систем защиты (SmartCaptcha, Cloudflare Bot Management, Akamai). 4. R&D Аналитика и оценка рисков (Data Science): ○ Сбор и анализ логов успешности прохождения проверок (Pass Rate), выявление корреляций между блокировками и изменениями в алгоритмах. ○ Построение предиктивных моделей оценки «веса доверия» аккаунтов (Trust Score) и минимизации рисков теневого бана (Soft Suppression). Требования к кандидату ● Стек разработки: Уверенное владение Python (Pandas, NumPy, асинхронное программирование, работа с API), опыт работы с инструментами веб-автоматизации (Playwright, Puppeteer, BAS, ZennoPoster). ● AI & NLP компетенции: Опыт интеграции и тонкой настройки LLM (OpenAI API, локальные модели через Ollama/Llama.cpp), работы с векторными базами данных и эмбеддингами для анализа текста. ● Понимание антифрода и сетевых технологий: Глубокие знания принципов работы браузерных фингерпринтов (Canvas, WebGL, AudioContext), TLS-отпечатков, особенностей работы с мобильными и резидентскими прокси. ● Инженерный подход: Понимание юнит-экономики расходников, умение мыслить системно, строить гипотезы и проводить эксперименты (R&D-подход). Будет большим плюсом: ● Опыт арбитража трафика. ● Знакомство с базовым машинным обучением (CatBoost/LightGBM) для анализа факторов риска и аномалий. Условия работы ● Формат: Удаленная работа (Remote), гибкий график. ● Задачи: Интересные исследовательские вызовы (R&D) на стыке AI, кибербезопасности и автоматизации без рутинного энтерпрайз-болота. ● Оплата: Стабильные выплаты вовремя. Чтобы ваш отклик был рассмотрен, в сопроводительном письме укажите: ● 1. С какими automation-задачами работали ● 2. Какие инструменты и технологии использовали ● 3. Был ли опыт mobile/browser automation ● 4. Был ли опыт работы с Google/Yandex ecosystem ● 5. Какие ограничения платформ приходилось решать ● 6. Какие системы масштабировали ● 7. GitHub / кейсы / pet-проекты (если есть) ● 8. Где ты ловил антифрод/модерацию. Что именно не работало и как ты это исправил?