Mimecast je společnost působící v oblasti kybernetické bezpečnosti, která pomáhá organizacím čelit trvalým digitálním hrozbám prostřednictvím bezpečnostních služeb navržených s důrazem na soukromí, odolnost a uživatelskou zkušenost. Její tým tvoří více než 2 500 zaměstnanců působících na mezinárodních trzích, včetně Spojených států, Spojeného království a Austrálie. Společnost klade důraz na předvídání nově vznikajících rizik, průběžné posilování ochrany a budování kultury zaměřené na excelenci v oblasti bezpečnosti a neustálé zlepšování.
Inženýr strojového učení II — hybridní práce v Columbusu
Vyvíjejte škálovatelné modely strojového učení, generativní umělé inteligence a datové pipeline v reálném čase pro produkt Mimecast Incydr zaměřený na kybernetickou bezpečnost a rizika interních hrozeb. Veďte produkční nasazování a mezifunkční iniciativy, které rozvíjejí funkce pro zákazníky.
Popis
- Provádět výzkum, navrhovat, vyvíjet a udržovat pokročilé modely strojového učení
- Trénovat, vyhodnocovat a dolaďovat modely z hlediska výběru, validace, přesnosti, latence a propustnosti
- Doporučovat přístupy ke škálovatelnosti, ladění modelů a konfiguraci datové infrastruktury
- Navrhovat a implementovat kompletní datové a machine-learningové pipeline pro produkty pracující v reálném čase
- Získávat, čistit a transformovat nezpracovaná data pomocí tvorby příznaků
- Připravovat modely strojového učení pro produkční provoz a integrovat je do stávajících systémů
- Monitorovat efektivitu, propustnost a latenci nasazených modelů
- Podílet se na utváření softwarové architektury pro velkoobjemové datové sady
- Vést projekty strojového učení od počáteční koncepce až po produkční vydání
- Mentorovat juniorní kolegy a prosazovat osvědčené inženýrské postupy
- Spolupracovat s týmy produktového řízení, vývoje, marketingu, zákaznického úspěchu, prodeje a dalšími týmy podílejícími se na vývoji produktu
- Vyvíjet funkce pro zákazníky a prediktivní modely prostřednictvím výzkumu a experimentování
- Vysvětlovat složité technické koncepty během sezení zaměřených na sdílení znalostí
- Řídit, formovat a stanovovat priority práce s omezeným dohledem
- Budovat vztahy se zainteresovanými stranami a podporovat spolupracující, inkluzivní a neustále se zlepšující týmovou kulturu
- Používat nástroje pro vývoj AI ke zkoumání konceptů, tvorbě prototypů řešení, interpretaci dat a experimentování s velkými jazykovými modely a agentními systémy
Požadavky
- Doktorský nebo magisterský titul v kvantitativním oboru a nejméně čtyři roky uplatňování pokročilého strojového učení na průmyslové problémy, nebo bakalářský titul a nejméně šest let přímo relevantních zkušeností
- Pokročilé programátorské dovednosti v Pythonu, C++, Javě nebo Kotlinu
- Praktické zkušenosti s nástroji PyTorch, NLTK, spaCy, OpenCV, Tesseract a Hugging Face
- Znalost lineární algebry, stochastické optimalizace a teorie pravděpodobnosti
- Znalost statistické inference a metod strojového učení včetně predikce, analýzy časových řad, testování hypotéz, detekce anomálií, klasifikace a regrese
- Zkušenosti s rozsáhlými datovými sadami obsahujícími více než dva miliony trénovacích příkladů a s vysoce nevyváženými daty
- Znalost služeb AWS, jako jsou ECS, Kinesis, Lambda, S3, Glue, SageMaker, Bedrock, Athena, RDS a Redshift
- Zkušenosti s návrhem a nasazováním škálovatelných služeb generativní AI pomocí nástrojů LangChain, LlamaIndex, n8n a Spring AI
- Schopnost vyvíjet a udržovat infrastrukturu jako kód
- Zkušenosti s používáním systémů pro správu verzí
- Znalost nakládání s citlivými údaji podle rámcových smluv o poskytování služeb a povinností v oblasti compliance
- Silné analytické schopnosti, schopnosti řešit problémy, komunikovat, spolupracovat, přizpůsobovat se, přebírat odpovědnost a věnovat pozornost detailům
- Schopnost vysvětlovat technické koncepty a obchodní dopady netechnickému publiku a úspěšné absolvování příslušných prověrek minulosti
- Úspěšné absolvování příslušných prověrek minulosti
Benefity
- Komplexní balíček benefitů
- Strukturované možnosti vzdělávání a učení přímo při práci
- Hybridní model práce s individuální flexibilitou
- Inkluzivní a rozmanité pracovní prostředí
- Úpravy nebo přiměřená opatření při pohovoru pro osoby se zdravotním postižením nebo jinými potřebami
- Mohou být k dispozici motivační programy
- Další benefity jsou poskytovány podle zásad společnosti a platných místních předpisů