Напиши текст вакансии для должности "Middle ML Engineer". Название компании: "Positive Technologies". Расположение: Санкт-Петербург. График работы: Удаленная работа. Опыт работы: От 3 до 6 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'machine learning', 'sklearn', 'pytorch', 'docker', 'network security'

О компании Мы — компания Positive Technologies. Вот уже 18 лет мы защищаем организации от современных киберугроз: находим уязвимости, расследуем инциденты, разрабатываем высокотехнологичные ИБ-продукты и сервисы. У нас шесть офисов в России (Москва, Санкт-Петербург, Самара, Нижний Новгород, Томск и Новосибирск). Мы создали более десяти продуктов в области противодействия киберугрозам и успешно продвигаемся на мировой рынок. О нас: Сейчас ищем специалиста по машинному обучению в межпродуктовый отдел. Много интересных задач, которые хотелось бы довести до прода совместно с командами разработки. Примеры наших исследований:   Про то как применяли Seq2Seq для детекта веб-атак https://habr.com/ru/company/pt/blog/439202/   Про безопасность ИИ https://habr.com/ru/company/pt/blog/416691/   Разбор конкурса, где надо было обходить сервисы с ИИ https://habr.com/ru/company/pt/blog/454206/   Один подход к обнаружению веб-ботовhttps://habr.com/ru/company/pt/blog/515842/   Задачи:   Предстоит применять техники машинного обучения/статистики/анализа данных или понимать, что можно решить проще и эффективнее традиционными способами для продуктов PT (детекция атак в реальном времени, пост анализ, классификация протоколов, детектирования аномалий, поиск похожих инцидентов и новых &quot;знаний&quot;).   Предстоит внедрять решения в продукты, включая проектирование частей МЛ-компонент, использующих МЛ-модели, написания кода для частей, использующих МЛ-компоненты продукта, проходить код ревью и взаимодействовать с разработчиками продуктов, различных их частей.   Также предстоит сталкиваться и думать над актуальными проблемами МЛ-безопасности (как offence так и defence) и способами их решения — это не совсем исследовательская позиция, но быть вовлеченным или желать вовлекаться в актуальные проблемы как МЛ так и ИБ очень важно.   Что ждём от кандидата:   Опыт работы на ML позиции &gt;2 лет.   Понимание основ статистики, техник машинного обучения в частности глубокого обучения, а также опыт работы с какими-то конкретными задачами. Важна не супер-глубина, сколько умение решать задачу относительно целей и ограничений.   Хорошие технические познания в Python, опыт с другими языками тоже приветствуются.   Опыт работы с Linux-based ОС, Docker.   Знания основ CS: алгоритмы и структуры данных (не на уровне олимпиадников, а на уровне опыта применения).   Опыт работы в командах c agile/kanban процессами.   Опыт доведения прототипов до прода.   Будем рады:   Опыту проектирования и разработки систем с большими потоками данных.   Опыту собственных исследований и участие в конференциях/митапах.   Супер-силе разобраться в чем-то новом (язык, фреймворк, инструмент) и быть открытым к современным решениям.   Желание расти и предлагать новые решения, которые сделают нашу жизнь проще, а продукты круче.   Условия:  Можно работать удалённо. Гибкий график работы – можно выбрать начало рабочего дня. Шесть недель оплачиваемого отпуска в год. ДМС со стоматологией и вызовом врача на дом. Плюс страховка для путешествий. Возможность участвовать как в профессиональных мероприятиях компании, так и разделить свои увлечения в клубах по интересам (спорт, настольные игры, онлайн-мафия, книжный клуб и т.д.) - можно присоединиться к уже имеющимся или предложить что-то своё :)