CICADA8 занимается разработкой продуктов и услуг, направленных на выявление и управление уязвимостями в кибер-безопасности.
Мы разрабатываем передовые технологии защиты информации и помогаем нашим клиентам повысить уровень безопасности своего бизнеса.
Сейчас мы ищем Senior ML Engineer, который готов глубоко погрузиться в работу с LLM, дообучение моделей и разработку агентских систем для задач информационной безопасности.
Наш стек: Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, CatBoost, Transformers, NLP, SFT, LoRA / QLoRA, PEFT, vLLM, Hugging Face, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Agno, RAG, Qdrant, pgvector, ONNX, TensorRT, FastAPI, NATS, MLflow, MLOps / LLMOps, Elasticsearch, Kafka, ClickHouse, Docker, Linux, Git.
Чем предстоит заниматься:
- дообучать и адаптировать LLM под задачи информационной безопасности (SFT, LoRA / QLoRA, PEFT), готовить данные для обучения и оценивать качество результата;
- разворачивать, оптимизировать и сопровождать on-prem модели в закрытом контуре компании;
- проектировать и разрабатывать агентские системы на архитектурном уровне: создавать мультиагентные пайплайны, организовывать память и оркестрацию, настраивать взаимодействие агентов и обрабатывать сложные сценарии;
- строить и развивать RAG-пайплайны для внутренних продуктов (чат-боты по продуктам, генерация презентаций и документов);
- быстро проверять гипотезы: прототипировать, собирать PoC и MVP, оценивать метрики и качество моделей;
- собирать и обрабатывать датасеты по тематике ИБ (пентест, выявление уязвимостей, детект фишинга);
- выстраивать масштабируемые MLOps / LLMOps-процессы: выбирать инструменты и обеспечивать стабильную работу моделей в продакшене;
- вести эксперименты и A/B-тесты, мониторить и постоянно улучшать качество моделей и агентов
Кого мы ищем:
- Уверенный опыт в NLP и дообучении LLM: SFT, LoRA / QLoRA, PEFT. Важно, чтобы вы понимали, какой подход выбрать под задачу и как готовить данные для обучения;
- практический опыт разворачивания и оптимизации on-prem моделей;
- сильный опыт разработки агентских систем с пониманием их архитектуры: проектирование мультиагентных пайплайнов, организация памяти, оркестрации и взаимодействия агентов. Уверенное владение LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Agno и аналогами;
- опыт построения RAG-пайплайнов;
- опыт построения MLOps / LLMOps-процессов: выбор инструментов, деплой, мониторинг и поддержка моделей в продакшене;
- уверенное владение ML-фреймворками: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, CatBoost, Transformers;
- опыт работы с большими объёмами данных: сбор, логирование, нормализация, хранение и парсинг с использованием современных инструментов (Elasticsearch, Kafka, ClickHouse);
- практический опыт коммерческой разработки: ONNX, TensorRT, FastAPI, NATS, Docker;
- умение эффективно формировать и обрабатывать датасеты (подготовка, аугментация, балансировка) и анализировать метрики качества моделей (mAP, F1-score и др.);
- упыт в RnD будет плюсом.
Что мы предлагаем:
- ДМС с первого месяца работы — 100% покрытие всех медицинских расходов, включая стоматологию;
- выгодные скидки и специальные предложения от партнеров на фитнес, курсы английского и другие полезные активности;
- возможность участвовать во внешних конференциях и повышать квалификацию за счёт компании через внешнее обучение;
- работа в команде профессионалов, готовых делиться знаниями;
- открытая и дружелюбная корпоративная культура, где каждый чувствует себя частью единой команды, общается на равных и всегда на «ты». Мы ценим вклад каждого, поддерживаем инициативность и создаём комфортные условия для профессионального и личностного роста.
