Lead Automation Engineer / Разработчик систем обхода антифрод-защиты

Мы занимаемся управлением репутацией (SERM) на глобальных платформах. Нам нужно построить инфраструктуру, которая обеспечит 90%+ проходимость контента на ресурсах с жесткой модерацией (Maps, Review platforms).

Что ты будешь делать:

• Проектировать и масштабировать инфраструктуру автоматизации на базе
  Android-эмуляторов (ARM, Docker Android, Genymotion, LDPlayer/NOX) и физических
  девайсов.

• Разрабатывать сценарии естественной эмуляции мобильных пользователей: физика тач-событий (touch radius, force, micro-jitter, свайпы с инерцией), реальное поведение в приложениях Карт и отзывов.

• Выстраивать пайплайны прогрева и нагула траста Android-аккаунтов
  (Google/Яндекс).

• Осуществлять подмену мобильных отпечатков устройств (Device Fingerprints: IMEI,
  Android ID, MAC, SIM/Carrier data, DRM, Play Integrity / SafetyNet bypass).

• Управлять динамической сетью мобильных прокси (ротация IP, привязка сессий,
  управление авиарежимом/APN).

• Проводить R&D обновлений защитных алгоритмов приложений и антибот-механик,
  использовать AI/LLM для исследования защиты и анализа UI.

Наши ожидания:

• Опыт автоматизации Android от 2+ лет (Python, Node.js, C# или Kotlin/Java).
• Глубокое понимание работы Android OS, ADB, UIAutomator2, Appium или кастомных протоколов взаимодействия с эмулятором/устройством.
• Практический опыт решения задач обхода мобильного антифрода (Mobile Anti-Fraud, Play Integrity, Device Check).
• Опыт управления фермами Android-аккаунтов / профилей (на базе эмуляторов или физических девайсов).
• Понимание разницы между сбоем устройства (Device Fingerprint) и репутацией аккаунта (Trust Score).

Будет плюсом:

• Опыт интеграции Computer Vision (OpenCV / AI) для распознавания UI и обхода мобильных капч.
• Опыт работы с Frida, Xposed/LSPosed для хукинга антифрод-библиотек внутри приложений.
• Опыт развертывания ARM-эмуляторов в виртуализированной Linux/Docker-инфраструктуре.

Расскажи про свой самый интересный опыт работы с Android-эмуляцией: какие технологии/эмуляторы использовал, как эмулировал человеческий ввод (тачи/жесты) и как обходил проверку подлинности устройства (Device Integrity/SafetyNet)?