Data Scientist

Описание роли

В роли Data Scientist вы будете ответственны за полный цикл ML-проектов в сфере кибербезопасности: от сбора и предобработки данных до разработки, тестирования и развёртывания моделей. Вы глубоко погрузитесь в анализ телеметрии и логов с корпоративных и пользовательских устройств, создадите гипотезы на основе бизнес-требований и проведёте валидацию моделей на реальных данных. Основные задачи включают разработку алгоритмов классификации и кластеризации, построение доверительных интервалов и метрик качества, настройку пайплайнов для обучения на распределённых Spark-кластерах и оптимизацию скорости инференса с использованием GPU. Вы будете тесно взаимодействовать с заказчиками, переводя их задачи в чёткие технические требования, и сотрудничать с командой MLOps для автоматизации развёртывания моделей в продуктивной среде.

Уникальность вакансии

Kaspersky предоставляет уникальную возможность работать над проектами, которые влияют на безопасность миллионов пользователей по всему миру. У вас будет доступ к современным инструментам обработки больших объёмов данных: Spark-кластер для распределённого обучения и GPU-кластер для ускорения вычислений. Команда MLOps поддерживает внедрение моделей в инфраструктуру и следит за качеством решения на каждом этапе. Мы открыты к экспериментам с новыми подходами и выступлениям на профильных конференциях, а лучшие решения могут быть опубликованы в отраслевых изданиях. Кроме того, вы получите поддержку менторов и возможность обмена опытом в рамках регулярных код-ревью и технических митапов.

О компании

Kaspersky — мировой лидер в области кибербезопасности, основанный в 1997 году. Мы развиваем собственные исследования и технологии для защиты от вирусов, атак и сложных угроз нового поколения. Наши продукты используются частными пользователями и корпоративными заказчиками по всему миру, а лаборатория Kaspersky Lab входит в число самых цитируемых исследовательских подразделений в отрасли. В компании ценят инновации, открытость и командную работу. Мы инвестируем в профессиональный рост сотрудников через внутренние программы обучения, доступ к специализированным курсам и участие в международных конференциях.