Детали

Грейд

Senior

Опыт работы

от 5 лет

Формат работы

Удалённо, Офис

Уровень английского

B2, выше среднего

Сопроводительное письмо к вакансии

Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram

О вакансии

CloudLinux — глобальная компания с удаленным форматом работы. Мы руководствуемся нашими принципами: поступать правильно, сотрудники прежде всего, мы работаем удаленно, и мы поставляем высокообъемные, низкозатратные продукты для инфраструктуры и безопасности Linux, которые помогают компаниям повышать эффективность своей деятельности. Каждый человек в нашей команде поддерживает друг друга и делает все возможное, чтобы обеспечить наш общий успех. Посетите наш веб-сайт для получения дополнительной информации. CloudLinux Inc. разрабатывает семейство продуктов безопасности Imunify, предназначенных для защиты сред хостинга от широкого спектра киберугроз. Одним из этих решений является Imunify Email — продукт для обеспечения безопасности электронной почты, который защищает серверы хостинга от спама, фишинга и других угроз, связанных с электронной почтой. Imunify Email фильтрует почту примерно на 5 000 серверах хостинга. Сегодня фильтром является rspamd с правилами и моделью оценки, которую мы обучаем внутри компании. Мы заменяем его обученной нами же трансформерной моделью, которая работает на собственном ЦП клиента менее чем за 100 МБ и уже превосходит rspamd по всем измеренным нами показателям. Мы ищем инженера по машинному обучению (Senior Machine Learning Engineer) в нашу команду, который будет работать вместе с инженером, отвечающим за существующий конвейер фильтрации спама и новую ML-модель. Вместе вы будете способствовать разработке, совершенствованию и внедрению в производство нашей технологии обеспечения безопасности электронной почты.

Задачи

Обучать, оценивать и выпускать модели обнаружения спама: создавать корпус данных, выбирать порог, читать отчеты о точности/полноте, решать, выпускать или переобучать
Создавать производственную часть нового движка на Go: сервис инференса, интеграцию почтового фильтра, токенизатор, парсер потоковых сообщений
Устранять проблемы с качеством обнаружения в полном цикле, от "этот фишинг проскочил" клиента до правила, исправления корпуса данных или переобучения, взвешивая стоимость ложных срабатываний против улавливания
Обеспечивать работоспособность инструментов для работы с корпусом данных и инфраструктуры обучения
Проверять и утверждать изменения классификатора, правил и моделей, чтобы ни один выпуск не зависел от одного человека
Отвечать инженерам-партнерам, которые спрашивают, почему сообщение получило такую оценку
Писать спецификации, руководства и post-mortem отчеты. Таким образом эта команда передает знания

Ваши первые шесть месяцев:

Месяц 1: вы самостоятельно выпустите релиз правил-моделей
Месяц 3: ваша первая часть нового движка будет объединена и запущена на staging
Месяц 6: релиз модели выйдет, пока основной инженер будет в отъезде

Требования

Что вы приносите с собой:

Более 5 лет опыта внедрения систем обнаружения или классификации, где ложные срабатывания имеют цену, которую вам пришлось защищать: антиспам, антифишинг, антималварь, обнаружение мошенничества, злоупотреблений
Вы самостоятельно внедрили по крайней мере один ML-классификатор в производство: создание корпуса данных, выбор порога, анализ ошибок
Практический опыт обучения трансформеров в PyTorch: токенизаторы, маскированное языковое предварительное обучение, тонкая настройка, экспорт ONNX, измерение производительности на ЦП
Linux, shell и Python на общих серверах и общем GPU
Ежедневное использование ИИ-агентов и инструментов для написания кода
Английский язык на уровне Upper-Intermediate (B2) или выше, с особенно сильными навыками письменного общения для технической документации, спецификаций и ревью кода. Ваши спецификации и описания merge-request ценятся так же, как и ваш код

Будет большим плюсом, если у вас есть:

Основы работы с электронной почтой: SMTP, MIME, кодировки передачи, SPF / DKIM / DMARC, как Exim, Postfix и Dovecot обрабатывают почту для фильтра
Опыт создания встраиваемых моделей
Go или Rust для системного кода: парсеры, потоковая обработка, бюджеты памяти, параллелизм
Внутреннее устройство rspamd или SpamAssassin: правила, композиты, Lua-плагины, оценка mass-check
Корпуса данных объемом в миллионы образцов, конвейеры маркировки, инструменты для аннотаторов
Небольшие модели для ограниченного оборудования: квантование, дистилляция, бюджеты задержки
LLM-инструменты для разметки или валидации для масштабирования аннотирования
Панели управления хостингом: cPanel, Plesk, DirectAdmin

Условия

Что вас ждет:

Фокус на профессиональном развитии
Интересные и сложные проекты
Полностью удаленная работа с гибким рабочим графиком, позволяющим планировать свой день и работать из любой точки мира
Оплачиваемый отпуск 24 дня в году, 10 национальных праздников и неограниченные больничные
Компенсация частного медицинского страхования
Компенсация коворкинга и абонемента в спортзал/спортивных занятий
Бюджет на обучение
Возможность получить вознаграждение за самую инновационную идею, которую компания сможет запатентовать

CloudLinux is a global remote-first company. We are driven by our principles: do the right thing, employees first, we are remote first, and we deliver high-volume, low-cost Linux infrastructure and security products that help companies to increase the efficiency of their operations. Every person on our team supports each other and does what we can to ensure we all are successful. Check out our website for more information. CloudLinux Inc. develops the Imunify family of security products, designed to protect hosting environments from a wide range of cyber threats. One of these solutions is Imunify Email, an email security product that protects hosting servers against spam, phishing, and other email-based threats. Imunify Email filters mail on about 5,000 hosting servers. Today the filter is rspamd with rules and a scoring model we train in-house. We are replacing it with a transformer we trained ourselves that runs on the customer's own CPU in under 100 MB and already beats rspamd at every operating point we measured. We are looking for a Senior Machine Learning Engineer to join our team and work alongside the engineer currently responsible for both the existing spam-filtering pipeline and the new ML model. Together, you will drive the development, improvement, and production rollout of our email security technology.

What you will do:

Train, evaluate, and release spam-detection models: build the corpus, pick the threshold, read the precision/recall report, decide ship or retrain.
Build the production side of the new engine in Go: the inference service, the mail-filter integration, the tokenizer, the streaming message parser.
Fix detection quality end to end, from a customer's "this phishing got through" to a rule, a corpus fix, or a retrain, with the false-positive cost weighed against the catch.
Keep the corpus tooling and training infrastructure running.
Review and approve classifier, rule, and model changes, so no release waits on one person.
Answer partner engineers who ask why a message scored the way it did.
Write specs, handbooks, and post-mortems. That is how this team transfers knowledge.

Your first six months:

Month 1: you ship a rule-model release on your own.
Month 3: your first piece of the new engine is merged and running on staging.
Month 6: a model release goes out while the principal engineer is away.

Requirements

What you bring:

5+ years of shipping detection or classification systems where false positives have a cost you had to defend: anti-spam, anti-phishing, anti-malware, fraud, abuse.
You have taken at least one ML classifier to production yourself: corpus construction, threshold selection, error analysis.
Hands-on transformer training in PyTorch: tokenizers, masked-language pre-training, fine-tuning, ONNX export, CPU inference measurement.
Linux, shell, and Python on shared servers and a shared GPU.
Daily usage of AI coding agents and tools.
English at upper-Intermediate (B2) level or higher, with particularly strong written communication skills for technical documentation, specifications, and code reviews. Your specs and merge-request descriptions count as much as your code.

It is a strong plus if you have:

Email internals: SMTP, MIME, transfer encodings, SPF / DKIM / DMARC, how Exim, Postfix, and Dovecot handle mail to a filter.
Experience in creating embedded models.
Go or Rust for systems code: parsers, streaming, memory budgets, concurrency.
rspamd or SpamAssassin internals: rules, composites, Lua plugins, mass-check scoring.
Multi-million-sample corpora, labelling pipelines, annotator tooling.
Small models for constrained hardware: quantization, distillation, latency budgets.
LLM-based labelers or validators for scaling annotation.
Hosting panels: cPanel, Plesk, DirectAdmin.

Benefits

What's in it for you?

A focus on professional development.
Interesting and challenging projects.
Fully remote work with flexible working hours, that allows you to schedule your day and work from any location worldwide.
Paid 24 days of vacation per year, 10 days of national holidays, and unlimited sick leaves.
Compensation for private medical insurance.
Co-working and gym/sports reimbursement.
Budget for education.
The opportunity to receive a reward for the most innovative idea that the company can patent.

By applying for this position, you consent to the processing of your personal data as described in our Privacy Policy, which provides detailed information on how we maintain and handle your data.

Подходит ли тебе эта вакансия?

Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату

Ключевые навыки

Machine Learning
PyTorch
Transformers
Tokenization
Masked Language Modeling
Fine-tuning
ONNX
CPU Inference
Linux
Shell
Python
Go
Rust
SMTP
MIME
SPF
DKIM
DMARC
Exim
Postfix
Dovecot
Rspamd
SpamAssassin
Lua
Quantization
Knowledge Distillation
cPanel
Plesk
DirectAdmin

Оценка зарплаты

26 000PLNв месяц

Чаще всего от 21 200 до 31 700