Доктор Веб

Middle ML Engineer (Команда антиспама)

Не указана
  • Санкт-Петербург
  • От 3 до 6 лет
  • Python
  • pandas
  • Numpy
  • SciPy
  • Scikit-learn
  • ELK
  • Kibana
Мы ищем опытного ML-инженера в команду разработки антиспама.
Вам предстоит работать с большими объемами данных, искать неочевидные закономерности в спам-кампаниях и выводить сложные ML-модели.

Чем предстоит заниматься:
  • Улучшением алгоритмов выявления спама в электронных письмах (с фокусом на градиентный бустинг и трансформеры).
  • Проектированием и оптимизацией end-to-end ML-пайплайнов: от сбора данных до реализации проекта.
  • Внедрением моделей, настройкой мониторинга качества их работы и отслеживанием дрейфа данных (data/concept drift).
  • Дизайном и проведением A/B-тестов, анализом метрик качества моделей и интерпретацией результатов для принятия решений.
Наши ожидания:
  • Практический опыт работы в роли ML Engineer от 3 лет.
  • Глубокая экспертиза в gradient boosting (CatBoost, XGBoost, LightGBM): тюнинг гиперпараметров, регуляризация, продвинутая работа с категориальными признаками.
  • Уверенное владение Python (pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn) и умение писать чистый, поддерживаемый код.
  • Опыт построения и валидации ML-пайплайнов на больших объемах данных.
  • Навыки фичеинжиниринга и умение извлекать максимум пользы из сырых данных.
  • Опыт работы со стеком ELK / Kibana.
  • Уверенное понимание статистики (A/B-тесты, доверительные интервалы, проверка гипотез) и методов оптимизации.
Будет плюсом:
  • Опыт работы с языковыми моделями и архитектурой Transformer (например, применение BERT/DistilBERT для классификации текстов).
  • Знание практик и инструментов MLOps (Airflow/Prefect, MLflow, системы мониторинга дрейфа).
  • Понимание специфики антиспама и ИБ.
Мы предлагаем:
  • Официальное трудоустройство;
  • Работу в офисе, гибкое начало рабочего дня;
  • Современный офис на Петроградской стороне;
  • Конкурентоспособную заработную плату (обсуждается индивидуально, зависит от вашего опыта и квалификации);
  • ДМС, включая стоматологию;
  • Горячие обеды, фрукты, напитки;
  • Зону отдыха, тренажеры, полезные для работы книги.