Привет! Мы ищем ML-инженера в антидетект-браузер для поддержания и обновления уже существующей кастомной ML-модели.
Задачи:
- Поддержка и развитие существующей вероятностной модели генерации фингерпринтов (pgmpy, байесовские сети).
- Регулярное обновление модели под актуальные данные: новые версии браузеров и ОС, изменения в распределениях железа и параметров реальных устройств.
- Сбор, очистка и подготовка датасетов для переобучения модели (pandas, polars).
- Разработка и улучшение валидации: проверка согласованности сгенерированных фингерпринтов.
- Контроль качества генерации: метрики реалистичности, покрытие распределений, отсутствие аномалий и противоречий.
- Поддержка и оптимизация API-сервиса модели (FastAPI, uvicorn, pydantic, orjson).
- Оптимизация производительности инференса и потребления памяти.
Требования:
- Уверенный Python 3.x, опыт написания production-кода.
- Понимание вероятностных моделей: байесовские сети, условные распределения, сэмплирование, опыт с pgmpy или аналогами будет плюсом.
- Опыт работы со стеком данных: numpy, scipy, pandas / polars.
- Опыт разработки и поддержки API-сервисов на FastAPI (или аналогах).
- Умение работать с большими датасетами: парсинг, стриминг (ijson), профилирование, оптимизация.
Будет плюсом:
- Понимание браузерного фингерпринтинга: navigator, WebGL/GPU, canvas, шрифты, screen, TLS-отпечатки.
- Знание внутренностей браузеров (особенно Chromium) на уровне того, какие параметры устройства видны веб-странице.
- Опыт работы с геоданными: geopy, timezonefinder, привязка гео — таймзона — локаль.
- Опыт в антифрод-системах, бот-детекции или смежных областях.
- Опыт мониторинга качества ML-моделей в проде (drift detection, автоматические проверки).
Условия:
- Работа с быстрорастущим продуктом на сложном и интересном рынке.
- ЗП: фиксированный оклад (обсуждается на интервью).
- График фултайм, удаленная работа из любой точки мира.
- Минимум бюрократии, максимум свободы и ответственности.
