Разработчик - исследователь С++
Друзья, хеллоу,
В настоящий момент у нас открылась вакансия в группе Detection Methods Analysis департамента Исследований и Разработки (RnD).
Группа исследования методов детектирования специализируется на поиске и прототипировании новых методов автоматического детектирования вредоносных программ.
Основное направление работы группы - решение большого спектра различных задач, возникающих в работе компании, связанных так или иначе с анализом и автоматической обработкой данных. В настоящий момент DMAG – единственная группа в ЛК, систематически применяющая методы машинного обучения (и другие строгие статистические методы анализа данных) в своей повседневной работе.
Малварописатели активно противодействуют средствам защиты.
Поэтому мы ищем решения в быстро меняющихся условиях, когда цена ошибки велика – ложные срабатывания у миллионов пользователей.
Кластеризация исполняемых файлов, гибкие хэши для облачной репутационной базы, экономные и устойчивые к морфированию кода детекторы – часть исследовательских направлений.
Инициатива, изобретательность и живой интерес к делу необходимые качества для кандидата, ну собственно без этого никуда.
Что касается знаний, то необходимо понимание основ линейной алгебры (например, диагонализация матриц и SVD), вероятности (например, вопросы независимости, условные вероятности, многомерные нормальные распределения), анализа, уверенное знание C++/C#, способность излагать свои мысли на MATLAB/Python/R и т. д.
Задачи насыщенные, работа интересная.
Сигнализируйте, по деталям готова сориентировать.
Тамара
tamara.kozina@kaspersky.com или Facebook
В настоящий момент у нас открылась вакансия в группе Detection Methods Analysis департамента Исследований и Разработки (RnD).
Группа исследования методов детектирования специализируется на поиске и прототипировании новых методов автоматического детектирования вредоносных программ.
Основное направление работы группы - решение большого спектра различных задач, возникающих в работе компании, связанных так или иначе с анализом и автоматической обработкой данных. В настоящий момент DMAG – единственная группа в ЛК, систематически применяющая методы машинного обучения (и другие строгие статистические методы анализа данных) в своей повседневной работе.
Малварописатели активно противодействуют средствам защиты.
Поэтому мы ищем решения в быстро меняющихся условиях, когда цена ошибки велика – ложные срабатывания у миллионов пользователей.
Кластеризация исполняемых файлов, гибкие хэши для облачной репутационной базы, экономные и устойчивые к морфированию кода детекторы – часть исследовательских направлений.
Инициатива, изобретательность и живой интерес к делу необходимые качества для кандидата, ну собственно без этого никуда.
Что касается знаний, то необходимо понимание основ линейной алгебры (например, диагонализация матриц и SVD), вероятности (например, вопросы независимости, условные вероятности, многомерные нормальные распределения), анализа, уверенное знание C++/C#, способность излагать свои мысли на MATLAB/Python/R и т. д.
Задачи насыщенные, работа интересная.
Сигнализируйте, по деталям готова сориентировать.
Тамара
tamara.kozina@kaspersky.com или Facebook
