Успешная в нише «Телеком, Связь» R&D компания на ЮЗ Москвы ждет в команду👇
 
1) Разработчика баз данных для участия в разработке высоконагруженных приложений.

Обязанности:
• Разработка структуры баз данных.
• Разработка тестовых приложений.
• Участие в подготовке технической документации.
Требования:
• Высшее профессиональное (техническое) образование.
• Уверенное знание SQL.
• Опыт работы с реляционными СУБД (ClickHouse, PostgreSQL, MariaDB).
• Опыт развертывания кластеров баз данных высокой надежности.
• Умение работать с системой контроля версий Git.
• Знание английского языка на уровне чтения технической документации.
• Умение работать в команде.
Приветствуется:
• Опыт работы с нереляционными СУБД (ключ-значение, документо-ориентированные, колоночно-ориентированные, графовые).
• Умение работать с системами контейнеризации (Docker, Docker Compose, Kubernetes)
• Навыки разработки программного обеспечения под ОС Linux (VSCode).
• Знание скриптовых языков Python, Bash.
• Навыки администрирования ОС Linux.
 
2) Телеком-аналитика (системного аналитика) для участия в разработке компонентов сетей мобильной связи и высоконагруженных приложений для обработки данных телекоммуникационных протоколов.

Обязанности:
• Участие в проектировании приложений.
• Участие в подготовке технической документации.
Требования:
• Высшее профессиональное техническое образование.
• Понимание технологий передачи данных сигнализации и полезной нагрузки (речь, данные) в сетях связи.
• Понимание принципов построения современных сетей мобильной связи.
• Знание протоколов мобильных систем связи GSM (SGsAP, A over IP, E1), UMTS, LTE (S1, S5/S8, S6a, S10, S11, X2, SGi), протоколов сигнальной сети SS7, протоколов VoIP (SIP, RTP), Diameter, CAMEL.
• Знание английского языка на уровне чтения технической документации.
• Умение работать со средствами записи и анализа трафика (tcpdump, Wireshark).
• Умение работать в команде.
Приветствуется:
• Умение работать с системой контроля версий Git.
• Обучаемость, инициативность, организованность.
 
3) Специалиста  по исследованию киберугроз для участия в разработке средств безопасности компьютерных сетей.

Обязанности:
• Исследование сетевого трафика с целью выявления признаков компьютерных атак и активности вредоносного ПО.
• Разработка правил детектирования вредоносной активности в сети.
• Участие в подготовке технической документации.
Требования:
• Опыт работы по специальности (исследование киберугроз) - от 2 лет.
• Высшее профессиональное техническое образование.
• Знание сетевых технологий и протоколов стека TCP/IP.
• Понимание базовых принципов работы интернет-технологий, сетевых атак и противодействия им.
• Опыт использования анализаторов трафика - Wireshark, tcpdump.
• Понимание принципов работы IDS/IPS, Firewall, SIEM.
• Знание английского языка на уровне чтения технической документации.
• Умение работать в команде.
Приветствуется:
• Умение работать с системой контроля версий Git.
• Знание скриптовых языков Python, Bash.
• Навыки администрирования ОС Linux.
• Обучаемость, инициативность, организованность.
 
HR ТГ: @Olga_Kardamanova

🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning

🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML.
(ссылка)

🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy.


Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ.


😮 На вебинаре вы узнаете:

🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию.

🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.

🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора.

🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning.

🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.

👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!

📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/90fad0dc