Gogolook — компания TrustTech, работающая в сфере кибербезопасности, финтеха и SaaS, чтобы снижать уровень мошенничества в коммуникациях и цифровых рисков. Основанная в 2012 году, компания разрабатывает решения для идентификации и верификации на основе ИИ и данных, включая Whoscall — потребительский сервис, который помогает определять неизвестных абонентов и блокировать спам. Gogolook также поддерживает инициативы по предотвращению мошенничества, образовательные программы по кибербезопасности и сервисы управления рисками для бизнеса, сотрудничая с государственными и частными организациями для укрепления цифрового доверия, особенно в странах Юго-Восточной Азии.
Backend-инженер по сбору данных (антискам) в Gogolook — гибридный формат, Тайвань
Создавайте масштабируемую инфраструктуру краулинга и конвейеры сигналов мошенничества для платформы защиты брендов Watchmen компании Gogolook. Заменяйте дорогостоящие внешние сервисы краулинга устойчивыми внутренними системами.
Описание
- Создавать и эксплуатировать производственную инфраструктуру веб-краулинга для социальных платформ и общедоступных сайтов
- Разрабатывать устойчивые системы сбора данных с использованием headless-браузеров, ротации IP-адресов, планирования, ограничения частоты запросов, повторных попыток, наблюдаемости и автоматического восстановления
- Отвечать за конвейеры извлечения и нормализации, преобразующие собранный контент в структурированные сигналы мошенничества
- Руководить переходом от внешних сервисов краулинга к экономичным внутренним решениям
- Повышать экономическую эффективность, производительность и качество архитектуры инфраструктуры
- Работать с командами backend-разработки, данных и продукта, связывая результаты краулеров с Watchmen и более широкими системами анализа мошенничества
- Повышать техническое качество и сокращать накопившийся технический долг
- Взаимодействовать с юридической службой и службой безопасности по вопросам соответствия требованиям, конфиденциальности, хранения данных и возможности аудита
- Расширять охват краулеров на дополнительные социальные платформы и индикаторы мошенничества
- Создавать повторно используемую инфраструктуру краулинга для B2B-продуктов и инициатив по обнаружению с применением AI/ML
Требования
- Подтвержденный опыт создания и эксплуатации краулеров в промышленной среде и в большом масштабе
- Опыт проектирования устойчивых систем сбора данных с Playwright, Puppeteer или сопоставимыми инструментами для headless-браузеров
- Опыт планирования обработки URL в больших масштабах и построения конвейеров извлечения структурированных данных
- Глубокое понимание внутренних механизмов протоколов HTTP и TLS
- Способность оценивать сигналы обнаружения ботов и разрабатывать устойчивые системы сбора данных
- Владение Python и JavaScript
- Практический опыт работы с инфраструктурой AWS, включая такие сервисы, как EC2, ECS, Lambda и S3
- От трех до семи лет опыта разработки программного обеспечения в области сбора данных или backend-систем
- Практический опыт работы с AI-агентами для написания кода, такими как Claude Code или Codex
- Развитые навыки кросс-функционального взаимодействия и готовность работать в гибридном формате
- Рабочее владение письменным английским языком для подготовки технической документации
Преимущества
- Возможность участвовать в мероприятиях технического сообщества
- Субсидии на посещение конференций и семинаров
- Поддержка профессионального развития и непрерывного обучения
- Гибкий гибридный формат работы
- Прозрачная культура с доступом к информации компании и каналами для обратной связи