R&D AI Engineer / Специалист по автоматизации и антифроду (Mobile & Browser Systems)

Мы развиваем высоконагруженную инфраструктуру автоматизированного взаимодействия с геосервисами (Яндекс Карты, Google Maps). Наша задача — строить надежные, масштабируемые контуры автоматизации, с пониманием ML-фильтров защиты, анализировать поведение систем антифрода и обеспечивать высокую юнит-экономику процесса. Мы ищем сильного R&D AI-инженера, который возьмет на себя архитектуру автоматизации, аккаунтинга, внедрение AI-инструментов, а также глубокую исследовательскую работу по управлению цифровыми отпечатками.

Ключевые задачи

1. Построение конвейера аккаунтинга (Mass Accounting & Registration):

○ Разработка собственных автоматизированных систем аккаунтинга.

○ Обеспечение абсолютной чистоты и уникальности инфраструктуры.

2. AI-driven контент и обход семантических фильтров (NLP / LLM):

○ Создание генеративных пайплайнов на базе языковых моделей (LLM) и векторных эмбеддингов для создания уникальных, живых текстов.

○ Защита контента от детекции нейросетевой генерации и устранение «семантической пустоты» или кластерной схожести (на базе BERT-подобных моделей).

3. Управление отпечатками и сетевым стеком (Anti-Detect & Fingerprints):

○ Проектирование систем строгой согласованности параметров (матрица соответствия: железо, сеть, геопозиция, TLS-отпечатки JA3/JA4, Client Hints и заголовки HTTP/2).

○ Исследование и нейтрализация триггеров систем защиты (SmartCaptcha, Cloudflare Bot Management, Akamai).

4. R&D Аналитика и оценка рисков (Data Science):

○ Сбор и анализ логов успешности прохождения проверок (Pass Rate), выявление корреляций между блокировками и изменениями в алгоритмах.

○ Построение предиктивных моделей оценки «веса доверия» аккаунтов (Trust Score) и минимизации рисков теневого бана (Soft Suppression).

Требования к кандидату

● Стек разработки: Уверенное владение Python (Pandas, NumPy, асинхронное программирование, работа с API), опыт работы с инструментами веб-автоматизации (Playwright, Puppeteer, BAS, ZennoPoster).

● AI & NLP компетенции: Опыт интеграции и тонкой настройки LLM (OpenAI API, локальные модели через Ollama/Llama.cpp), работы с векторными базами данных и эмбеддингами для анализа текста.

● Понимание антифрода и сетевых технологий: Глубокие знания принципов работы браузерных фингерпринтов (Canvas, WebGL, AudioContext), TLS-отпечатков, особенностей работы с мобильными и резидентскими прокси.

● Инженерный подход: Понимание юнит-экономики расходников, умение мыслить системно, строить гипотезы и проводить эксперименты (R&D-подход).

Будет большим плюсом:

● Опыт арбитража трафика.

● Знакомство с базовым машинным обучением (CatBoost/LightGBM) для анализа факторов риска и аномалий. Условия работы

● Формат: Удаленная работа (Remote), гибкий график.

● Задачи: Интересные исследовательские вызовы (R&D) на стыке AI, кибербезопасности и автоматизации без рутинного энтерпрайз-болота.

● Оплата: Стабильные выплаты вовремя.

Чтобы ваш отклик был рассмотрен, в сопроводительном письме укажите:

● 1. С какими automation-задачами работали

● 2. Какие инструменты и технологии использовали

● 3. Был ли опыт mobile/browser automation

● 4. Был ли опыт работы с Google/Yandex ecosystem

● 5. Какие ограничения платформ приходилось решать

● 6. Какие системы масштабировали ● 7. GitHub / кейсы / pet-проекты (если есть)

● 8. Где ты ловил антифрод/модерацию. Что именно не работало и как ты это исправил?