Лаборатория Касперского приглашает студентов на стажировку

Лаборатория Касперского приглашает студентов на стажировку

Лаборатория Касперского приглашает студентов на стажировку

«Лаборатория Касперского» начала прием заявок от студентов технических специальностей на участие в программе SafeBoard 2017-2018. Стажировка не только полностью оплачивается компанией, но еще и позволяет совмещать занятия с учебой в вузе.

Набор молодых специалистов приходит по шести направлениям: тестирование ПО, исследование угроз, системное администрирование, разработка, системный анализ и мобильные технологии. 

Программа проводится уже в третий раз и успела доказать свою результативность: 94% стажеров, обучавшихся по ней в 2016 году, продолжают свое развитие в компании, причем часть из них перешла в штат «Лаборатории Касперского».

В SafeBoard 2017-2018 произошло несколько значимых изменений по сравнению с предыдущими наборами. Во-первых, она стала короче и интенсивнее. Теперь у стажеров есть возможность получить предложение о переходе в штат компании уже спустя полтора года. Если успешный участник программы продолжает обучение в вузе, стажировка может быть продлена до момента, когда он сможет полноценно присоединиться к команде «Лаборатории Касперского».

Еще одно изменение — больше занятий теперь будут проходить онлайн. Гибридный формат обучения подразумевает, что базовые курсы можно будет изучать дистанционно. В офисе же проходят в основном практические занятия: воркшопы, разбор кейсов и лабораторные исследования. Кроме того, к менторам и преподавателям прошлого года присоединились эксперты по машинному обучению и локализации.

«С самого запуска в 2015 году программа отлично себя зарекомендовала. Нам удалось найти и обучить талантливых ребят, которые сейчас работают на различных позициях внутри компании. Но мы решили не останавливаться на достигнутом и, проанализировав результаты прошлых наборов, внесли ряд существенных изменений и улучшений в программу. Мы считаем, что это позволит SafeBoard стать более эффективной как для компании, так и для самих стажеров. Главная цель – найти и подготовить молодых специалистов для компании, лучшие из которых будут гарантированно трудоустроены к нам. Поэтому мы уделяем особое внимание развитию каждого стажера и его росту до эксперта в выбранной области и ждем от всех участников программы готовности к обучению, серьезной работе и сложным практическим задачам», — отметил Кирилл Ширяев, руководитель отдела подбора персонала, развития бренда работодателя и образовательных программ «Лаборатории Касперского».

«Я всегда мечтал стать разработчиком. Эта стажировка помогла осуществить эту мечту: хакатон, мастер-классы, лекции, защиты проектов, работа в любимой команде — и вот я уже младший разработчик. Компания стала моей второй альма-матер. Здесь каждый день — это развитие, решение сложных, но интересных и важных задач», — поделился впечатлениями Макарий Васюта, участник программы SafeBord, принятый в штат «Лаборатории Касперского». 

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru