Senior ML Engineer – Remote in Warsaw

CloudLinux to globalna firma zdalna. Kierujemy się naszymi zasadami: robić to, co słuszne, pracownicy na pierwszym miejscu, jesteśmy zdalni i dostarczamy infrastrukturę Linux oraz produkty zabezpieczające o wysokiej wydajności i niskich kosztach, które pomagają firmom zwiększyć efektywność ich operacji. Każda osoba w naszym zespole wspiera się nawzajem i robi wszystko, co w naszej mocy, aby zapewnić sukces wszystkim. CloudLinux Inc. rozwija rodzinę produktów zabezpieczających Imunify, zaprojektowanych w celu ochrony środowisk hostingowych przed szerokim zakresem zagrożeń cybernetycznych. Jednym z tych rozwiązań jest Imunify Email, produkt zabezpieczający e-maile, który chroni serwery hostingowe przed spamem, phishingiem i innymi zagrożeniami związanymi z e-mailem. Imunify Email filtruje wiadomości na około 5000 serwerów hostingowych. Dziś filtr to rspamd z regułami i modelem oceny, który trenujemy wewnętrznie. Zastępujemy go modelem transformera, który sami wytrenowaliśmy i który działa na własnym CPU klienta w mniej niż 100 MB i już przewyższa rspamd w każdym punkcie operacyjnym, który zmierzyliśmy.

Szukamy starszego inżyniera uczenia maszynowego, który dołączy do naszego zespołu i będzie współpracować z inżynierem odpowiedzialnym za istniejący pipeline filtrowania spamu oraz nowy model ML. Razem poprowadzicie rozwój, poprawę i wdrożenie technologii zabezpieczeń e-mailowych.

Co będziesz robić:

• Trenować, oceniać i wydawać modele wykrywania spamu: budować korpus, wybierać próg, analizować raporty precyzji/odpowiedzi, decydować o wysyłce lub ponownym treningu.
• Budować produkcyjną stronę nowego silnika w Go: usługa wnioskowania, integracja z filtrem poczty, tokenizer, parser wiadomości strumieniowych.
• Poprawiać jakość wykrywania od początku do końca, od „ten phishing przeszedł” do reguły, poprawki korpusu lub ponownego treningu, z uwzględnieniem kosztu fałszywych pozytywów w porównaniu do wykrycia.
• Utrzymywać narzędzia korpusowe i infrastrukturę treningową.
• Recenzować i zatwierdzać zmiany klasyfikatorów, reguł i modeli, aby żadne wydanie nie czekało na jedną osobę.
• Odpowiadać inżynierom partnerów, którzy pytają, dlaczego wiadomość została oceniona w ten sposób.
• Pisać specyfikacje, podręczniki i analizy po zdarzeniach. Tak zespół przekazuje wiedzę.

Twoje pierwsze sześć miesięcy:

• Miesiąc 1: wydajesz samodzielnie wydanie modelu reguł.
• Miesiąc 3: twoja pierwsza część nowego silnika jest scalana i działa na stagingu.
• Miesiąc 6: wydanie modelu wychodzi, gdy główny inżynier jest nieobecny.

Co przynosisz:

• 5+ lat doświadczenia w dostarczaniu systemów wykrywania lub klasyfikacji, gdzie fałszywe pozytywy mają koszt, który musiałeś uzasadnić: antyspam, antyphishing, antymalware, oszustwa, nadużycia.
• Wprowadziłeś przynajmniej jeden klasyfikator ML do produkcji: budowa korpusu, wybór progu, analiza błędów.
• Praktyczne doświadczenie w trenowaniu transformatorów w PyTorch: tokenizery, wstępne trenowanie języka maskowanego, fine-tuning, eksport ONNX, pomiar wnioskowania CPU.
• Linux, shell i Python na wspólnych serwerach i współdzielonym GPU.
• Codzienne korzystanie z agentów kodowania AI i narzędzi.
• Angielski na poziomie średniozaawansowanym (B2) lub wyższym, ze szczególnie silnymi umiejętnościami pisemnymi w zakresie dokumentacji technicznej, specyfikacji i przeglądów kodu.

To duży plus, jeśli masz:

• Wewnętrzne informacje o e-mailach: SMTP, MIME, kodowania transferowe, SPF / DKIM / DMARC, jak Exim, Postfix i Dovecot obsługują pocztę do filtra.
• Doświadczenie w tworzeniu modeli osadzonych w Go lub Rust dla kodu systemowego: parsery, strumieniowanie, budżety pamięci, współbieżność.
• Wewnętrzne informacje o rspamd lub SpamAssassin: reguły, kompozyty, wtyczki Lua, masowe sprawdzanie punktacji.
• Korpora wielomilionowe, pipeline etykietowania, narzędzia annotatorów.
• Małe modele dla ograniczonego sprzętu: kwantyzacja, destylacja, budżety opóźnień.
• Oparte na LLM etykietery lub walidatory do skalowania adnotacji.
• Panele hostingowe: cPanel, Plesk, DirectAdmin.

Co zyskujesz?

• Skupienie na rozwoju zawodowym.
• Interesujące i wymagające projekty.
• W pełni zdalna praca z elastycznymi godzinami pracy, która pozwala na planowanie dnia i pracę z dowolnej lokalizacji na całym świecie.
• Płatne 24 dni urlopu rocznie, 10 dni świąt narodowych i nieograniczone zwolnienia chorobowe.
• Kompensacja za prywatne ubezpieczenie zdrowotne.
• Zwrot kosztów coworkingu i sportu/siłowni.
• Budżet na edukację.
• Możliwość otrzymania nagrody za najbardziej innowacyjny pomysł, który firma może opatentować.