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1.001 – 5.000 Mitarbeitende
Sponsor für H1B-VisumCybersicherheitSicherheit
Mimecast ist ein Cybersicherheitsunternehmen, das Organisationen dabei unterstützt, dauerhaften digitalen Bedrohungen mit Sicherheitsdiensten zu begegnen, die auf Datenschutz, Resilienz und Benutzerfreundlichkeit ausgerichtet sind. Das Team mit mehr als 2.500 Mitarbeitenden arbeitet in internationalen Märkten, darunter die Vereinigten Staaten, das Vereinigte Königreich und Australien. Das Unternehmen legt Wert darauf, neu entstehende Risiken frühzeitig zu erkennen, den Schutz kontinuierlich zu verbessern und eine Kultur zu fördern, die auf herausragende Sicherheitsleistungen und stetige Weiterentwicklung ausgerichtet ist.
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Machine-Learning-Engineer II – hybrid in Columbus

Entwickeln Sie skalierbares maschinelles Lernen, generative KI und Echtzeit-Datenpipelines für Mimecasts Cybersicherheitsprodukt Incydr zur Erkennung von Insider-Risiken. Leiten Sie Produktionsbereitstellungen und funktionsübergreifende Initiativen, die kundenorientierte Funktionen voranbringen.

USVereinigte StaatenMAMassachusettsMNMinnesotaOHOhio
124.000 $ – 186.000 $ / Jahr
HybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischMachine-Learning-Ingenieur
Amazon RedshiftAWSC++JavaKotlinPythonPyTorch

Beschreibung

  • Fortschrittliche Machine-Learning-Modelle erforschen, entwerfen, entwickeln und warten
  • Modelle für Auswahl, Validierung, Genauigkeit, Latenz und Durchsatz trainieren, evaluieren und feinabstimmen
  • Ansätze für Skalierbarkeit, Modelloptimierung und die Konfiguration der Dateninfrastruktur empfehlen
  • Vollständige Daten- und Machine-Learning-Pipelines für Echtzeitprodukte entwerfen und implementieren
  • Rohdaten beschaffen, bereinigen und durch Feature Engineering transformieren
  • Machine-Learning-Modelle für den Produktionseinsatz vorbereiten und in bestehende Systeme integrieren
  • Bereitgestellte Modelle hinsichtlich Wirksamkeit, Durchsatz und Latenz überwachen
  • Die Softwarearchitektur für umfangreiche Datensätze mitgestalten
  • Machine-Learning-Projekte vom ersten Konzept bis zur Produktionsfreigabe leiten
  • Junior-Kolleginnen und -Kollegen betreuen und Best Practices im Engineering fördern
  • Mit Produkt, Engineering, Marketing, Customer Success, Vertrieb und anderen Teams der Produktentwicklung zusammenarbeiten
  • Durch Forschung und Experimente kundenorientierte Funktionen und prädiktive Modelle entwickeln
  • Komplexe technische Konzepte in Wissensaustauschsitzungen erklären
  • Arbeit mit begrenzter Aufsicht verwalten, gestalten und priorisieren
  • Beziehungen zu Stakeholdern aufbauen und eine kooperative, inklusive und kontinuierlich lernende Teamkultur unterstützen
  • KI-Entwicklungstools nutzen, um Konzepte zu erkunden, Lösungen zu prototypisieren, Daten zu interpretieren und mit LLMs sowie agentenbasierten Systemen zu experimentieren

Anforderungen

  • Promotion oder Masterabschluss in einem quantitativen Fach sowie mindestens vier Jahre Erfahrung in der Anwendung fortgeschrittener Machine-Learning-Verfahren auf industrielle Problemstellungen oder Bachelorabschluss sowie mindestens sechs Jahre unmittelbar relevante Berufserfahrung
  • Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python, C++, Java oder Kotlin
  • Praktische Erfahrung mit PyTorch, NLTK, spaCy, OpenCV, Tesseract und Hugging Face
  • Verständnis von Linearer Algebra, stochastischer Optimierung und Wahrscheinlichkeitstheorie
  • Kenntnisse statistischer Inferenz- und Machine-Learning-Verfahren, einschließlich Prognosen, Zeitreihenanalyse, Hypothesentests, Anomalieerkennung, Klassifikation und Regression
  • Erfahrung mit umfangreichen Datensätzen mit mehr als zwei Millionen Trainingsbeispielen und stark unausgeglichenen Daten
  • Gute Kenntnisse von AWS-Diensten wie ECS, Kinesis, Lambda, S3, Glue, SageMaker, Bedrock, Athena, RDS und Redshift
  • Erfahrung mit dem Entwurf und der Bereitstellung skalierbarer generativer KI-Dienste unter Verwendung von LangChain, LlamaIndex, n8n und Spring AI
  • Fähigkeit, Infrastruktur als Code zu entwickeln und zu warten
  • Erfahrung mit Versionskontrollsystemen
  • Verständnis für den Umgang mit sensiblen Daten im Rahmen von Master-Service-Vereinbarungen und Compliance-Verpflichtungen
  • Ausgeprägte Fähigkeiten in Analyse, Problemlösung, Kommunikation, Zusammenarbeit, Anpassungsfähigkeit, Verantwortungsübernahme und Detailgenauigkeit
  • Fähigkeit, technischen Konzepte und geschäftliche Auswirkungen für nichttechnische Zielgruppen zu erklären, sowie erfolgreicher Abschluss der jeweils geltenden Hintergrundprüfungen
  • Erfolgreicher Abschluss der jeweils geltenden Hintergrundprüfungen

Zusatzleistungen

  • Umfassendes Leistungspaket
  • Strukturierte Lernmöglichkeiten und Lernen am Arbeitsplatz
  • Hybrides Arbeitsmodell mit individueller Flexibilität
  • Inklusiver und vielfältiger Arbeitsplatz
  • Anpassungen oder Unterstützung im Bewerbungsgespräch bei Behinderungen oder anderen Bedürfnissen
  • Anreizpläne können verfügbar sein
  • Zusätzliche Leistungen gemäß Unternehmensrichtlinien und geltenden lokalen Vorschriften

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