В 2022 году Kaspersky создаст порядка тысячи новых рабочих мест

В 2022 году Kaspersky создаст порядка тысячи новых рабочих мест

В 2022 году Kaspersky создаст порядка тысячи новых рабочих мест

До конца 2022 года «Лаборатория Касперского» планирует создать около тысячи новых рабочих мест. Большая часть из них — для направления исследований и разработки в России, включая департамент, который отвечает за кибериммунную операционную систему KasperskyOS.

Среди других направлений, для которых активнее всего планируется привлекать новые таланты, — Core Technologies, занимающееся разработкой базовых компонентов, на основе которых строятся продукты и сервисы компании. Сотрудники этого департамента совершенствуют инструменты разработки, формируют её принципы и процессы. Также расширяется подразделение Cloud Infrastructure & Web Development, чья сфера деятельности — разработка облачной инфраструктуры, сервисов и систем автоматического детектирования угроз, развитие корпоративных сайтов «Лаборатории Касперского».

Наиболее востребованы в компании специалисты со знанием С/С++, JavaScript, С#/.Net, DevOps, UI/UX-дизайнеры, а также аналитики, тестировщики (Automation/Manual testing), Android и iOS-разработчики. В «Лаборатории Касперского» также ведут переговоры о возможном трудоустройстве со специалистами, которые работали в ушедших с российского рынка компаниях.

«Лаборатория Касперского» в прошлом году перешла на три формата работы: офисный, удалённый и гибридный. Формат работы определяется руководителем и сотрудником, учитывая особенности его задач и специфику работы в команде. Благодаря этому компания может обеспечить более комфортные рабочие условия для своих сотрудников и повысить их эффективность, рационально задействовать офисное пространство и не испытывать в будущем нехватки рабочих зон.

«Мы активно ищем новые таланты, в портфолио „Лаборатории Касперского“ множество различных продуктов и сервисов. Только на данный момент у нас открыто более 200 вакансий, в дальнейшем мы планируем постепенно увеличивать это количество, — отмечает Марина Алексеева, директор по работе с персоналом „Лаборатории Касперского“. — Мы стараемся прилагать максимум усилий, чтобы коллегам было комфортно, и вкладываемся в сотрудников. Так, в апреле мы провели запланированную индексацию и подняли зарплаты в среднем на 20%. К тому же у нас один из лучших соцпакетов на рынке: расширенный ДМС со стоматологией, врач и корпоративный психолог прямо в офисе, компенсация питания, обучение и многое другое».

Описания вакансий доступны на careers.kaspersky.ru.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru