WARP — система защиты от DDoS-атак и бот-активностей на основе искусственного интеллекта. ИИ-модели обучены на обезличенных и обобщённых данных о поведении пользователей каждого сервиса VK. Они отличают злонамеренные действия от органических всплесков активности на площадке.
Мы ищем инженера, который будет заниматься поиском эффективного нейросетевого решения и строить модель с нуля до реализации под каждый юнит для поиска аномалий и интеллектуальной блокировки в трафике.
Задачи
- Разработка и обучение нейросетевых моделей для анализа сетевого трафика на уровне приложений (L7)
- Выявление аномалий и подозрительных паттернов в HTTP/HTTPS трафике
- Сбор, обработка и анализ данных сетевого трафика
- Подготовка и выделение признаков для моделей машинного обучения
- Оптимизация моделей для работы в реальном времени и с большими объёмами данных
- Оценка качества моделей и снижение числа ложных срабатываний
- Внедрение и интеграция моделей в инфраструктуру компании
- Участие в развитии системы защиты от L7-атак и исследование новых методов обнаружения угроз
Требования
- Опыт в роли Machine Learning Engineer от трёх лет
- Уверенное знание Python и популярных ML-библиотек (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn)
- Навыки обработки и анализа данных
- Понимание принципов работы сетей и протоколов (желательно HTTP/HTTPS)
- Умение готовить и выделять признаки для моделей
- Владение Git и умение работать в команде
Будет плюсом
- Опыт работы с анализом сетевого трафика или в области информационной безопасности
- Знание инструментов для анализа трафика
- Опыт в разработке систем защиты от атак
- Опыт коммерческой разработки на Java/C#/C/C++/Go
- Знание алгоритмов и основных структур данных
- Опыт интеграций различных LLM в сервисы, успешные кейсы оптимизации
