Обязанности:разработка, обучение и оптимизация нейросетевых моделей для решения задач в области информационной безопасности, включая анализ текстов, выявление угроз, прогнозирование рисков;исследование и внедрение современных архитектур нейронных сетей, таких как трансформеры, рекуррентные сети, seq2seq модели;проведение экспериментов по дообучению (fine-tuning) и transfer learning pre-trained моделей (BERT, GPT, etc.) на специализированных датасетах;взаимодействие с экспертами в области информационной безопасности для подготовки и разметки данных, создания специализированных датасетов;анализ производительности моделей, выявление и устранение узких мест, повышение ключевых метрик.Требования:высшее образование в области ИТ, прикладной математики;опыт работы с глубоким обучением от 1 года;глубокое понимание принципов работы нейронных сетей, алгоритмов оптимизации, методов оценки качества моделей;свободное владение Python и основными ML-фреймворками: PyTorch/TensorFlow;опыт работы с NLP-задачами: обработка естественного языка, анализ тональности текста, машинный перевод, question answering;знание различных архитектур нейронных сетей: RNN, LSTM, GRU, Transformers;опыт работы с Retrieval Augmented Generation (RAG): построение систем question answering, комбинация information retrieval и генерации текста;знакомство с векторными базами данных и методами поиска семантически похожих текстов;опыт работы с инструментами для версионирования кода (Git) и контейнеризации (Docker);технический английский язык.