Lead Automation Engineer / Разработчик систем обхода антифрод-защиты
Описание
Мы занимаемся управлением репутацией (SERM) на глобальных платформах. Нам нужно построить инфраструктуру, которая обеспечит 90%+ проходимость контента на ресурсах с жесткой модерацией (Maps, Review platforms). Что ты будешь делать: Проектировать и масштабировать инфраструктуру автоматизации на базеAndroid-эмуляторов (ARM, Docker Android, Genymotion, LDPlayer/NOX) и физическихдевайсов. Разрабатывать сценарии естественной эмуляции мобильных пользователей: физика тач-событий (touch radius, force, micro-jitter, свайпы с инерцией), реальное поведение в приложениях Карт и отзывов. Выстраивать пайплайны прогрева и нагула траста Android-аккаунтов(Google/Яндекс). Осуществлять подмену мобильных отпечатков устройств (Device Fingerprints: IMEI,Android ID, MAC, SIM/Carrier data, DRM, Play Integrity / SafetyNet bypass). Управлять динамической сетью мобильных прокси (ротация IP, привязка сессий,управление авиарежимом/APN). Проводить R&D обновлений защитных алгоритмов приложений и антибот-механик,использовать AI/LLM для исследования защиты и анализа UI. Наши ожидания: Опыт автоматизации Android от 2+ лет (Python, Node.js, C# или Kotlin/Java). Глубокое понимание работы Android OS, ADB, UIAutomator2, Appium или кастомных протоколов взаимодействия с эмулятором/устройством. Практический опыт решения задач обхода мобильного антифрода (Mobile Anti-Fraud, Play Integrity, Device Check). Опыт управления фермами Android-аккаунтов / профилей (на базе эмуляторов или физических девайсов). Понимание разницы между сбоем устройства (Device Fingerprint) и репутацией аккаунта (Trust Score). Будет плюсом: Опыт интеграции Computer Vision (OpenCV / AI) для распознавания UI и обхода мобильных капч. Опыт работы с Frida, Xposed/LSPosed для хукинга антифрод-библиотек внутри приложений. Опыт развертывания ARM-эмуляторов в виртуализированной Linux/Docker-инфраструктуре. Расскажи про свой самый интересный опыт работы с Android-эмуляцией: какие технологии/эмуляторы использовал, как эмулировал человеческий ввод (тачи/жесты) и как обходил проверку подлинности устройства (Device Integrity/SafetyNet)?