Требования
- имеешь опыт машинного обучения в индустрии;
- готов глубоко погружаться в данные, анализировать модели и строить интерпретации, общаться с заказчиками и превращать их пожелания в гипотезы;
- готов работать над задачами, в которых нельзя просто `import ml`;
- хочешь доводить проекты до прода и не боишься выходить за пределы jupyter-тетрадок;
- любишь обсуждать идеи, свой код и чужой код с коллегами;
- интересуешься безопасностью и не теряешься, услышав слова «полиморф» и «фишинг» (или хочешь во всем этом разобраться).
- умеешь писать чистый и понятный код на современном Python;
- хорошо ориентируешься в классическом ML и соответствующих библиотеках (scikit-learn, CatBoost);
- представляешь, как работать со Spark (или готов научиться);
- помнишь, что такое доверительный интервал;
- умеешь писать несложные Docker-файлы (или готов научиться).
Чем предстоит заниматься:
- Решать с нами задачи на стыке машинного обучения и кибербезопасности: детектировать зловредные файлы, распознавать фишинговые веб-страницы и ловить хакеров на взломанных компьютерах.