Senior/Senior+ ML Engineer (DLP)
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!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.