Mimecast
Mimecast
Mimecast est une entreprise de cybersécurité qui aide les organisations à faire face aux menaces numériques persistantes grâce à des services de sécurité conçus autour de la confidentialité, de la résilience et de l’expérience utilisateur. Son équipe de plus de 2 500 employés travaille sur des marchés internationaux, notamment aux États-Unis, au Royaume-Uni et en Australie. L’entreprise met l’accent sur l’anticipation des risques émergents, le renforcement continu de la protection et le maintien d’une culture axée sur l’excellence en matière de sécurité et l’amélioration continue.

Ingénieur en machine learning II — Hybride à Columbus

Développez le machine learning évolutif, l’IA générative et des pipelines de données en temps réel pour le produit de cybersécurité contre les risques internes Incydr de Mimecast. Pilotez les déploiements en production et les initiatives transversales qui font progresser les fonctionnalités destinées aux clients.

Description

  • Rechercher, concevoir, développer et maintenir des modèles avancés de machine learning
  • Entraîner, évaluer et affiner les modèles pour leur sélection, leur validation, leur précision, leur latence et leur débit
  • Recommander des approches pour l’évolutivité, le réglage des modèles et la configuration de l’infrastructure de données
  • Concevoir et mettre en œuvre des pipelines complets de données et de machine learning pour des produits en temps réel
  • Collecter, nettoyer et transformer les données brutes au moyen de l’ingénierie des caractéristiques
  • Préparer les modèles de machine learning pour la production et les intégrer aux systèmes existants
  • Surveiller les modèles déployés afin d’évaluer leur efficacité, leur débit et leur latence
  • Contribuer à définir l’architecture logicielle pour des jeux de données à haut volume
  • Piloter des projets de machine learning du concept initial jusqu’à la mise en production
  • Accompagner les collègues juniors et promouvoir les bonnes pratiques d’ingénierie
  • Collaborer avec les équipes Produit, Ingénierie, Marketing, Réussite client, Ventes et les autres équipes de développement de produits
  • Développer des fonctionnalités destinées aux clients et des modèles prédictifs grâce à la recherche et à l’expérimentation
  • Expliquer des concepts techniques complexes lors de sessions de partage des connaissances
  • Gérer, définir et prioriser le travail avec une supervision limitée
  • Établir des relations avec les parties prenantes et soutenir une culture d’équipe collaborative, inclusive et axée sur l’amélioration continue
  • Utiliser des outils de développement de l’IA pour explorer des concepts, prototyper des solutions, interpréter des données et expérimenter avec des LLM et des systèmes basés sur des agents

Exigences

  • Doctorat ou master dans un domaine quantitatif et au moins quatre ans d’expérience dans l’application du machine learning avancé à des problèmes industriels, ou licence et au moins six ans d’expérience directement pertinente
  • Compétences avancées en programmation avec Python, C++, Java ou Kotlin
  • Expérience pratique de PyTorch, NLTK, spaCy, OpenCV, Tesseract et Hugging Face
  • Compréhension de l’algèbre linéaire, de l’optimisation stochastique et de la théorie des probabilités
  • Connaissance de l’inférence statistique et des méthodes de machine learning, notamment la prévision, l’analyse des séries temporelles, les tests d’hypothèses, la détection d’anomalies, la classification et la régression
  • Expérience avec des jeux de données à grande échelle contenant plus de deux millions d’exemples d’entraînement et des données fortement déséquilibrées
  • Maîtrise des services AWS tels qu’ECS, Kinesis, Lambda, S3, Glue, SageMaker, Bedrock, Athena, RDS et Redshift
  • Expérience dans la conception et le déploiement de services d’IA générative évolutifs avec LangChain, LlamaIndex, n8n et Spring AI
  • Capacité à développer et à maintenir une infrastructure sous forme de code
  • Expérience de l’utilisation de systèmes de contrôle de version
  • Compréhension du traitement des données sensibles dans le cadre d’accords-cadres de services et d’obligations de conformité
  • Solides compétences analytiques, en résolution de problèmes, communication, collaboration, adaptabilité, sens des responsabilités et souci du détail
  • Capacité à expliquer des concepts techniques et leurs implications commerciales à des publics non techniques, ainsi qu’à réussir les vérifications d’antécédents applicables
  • Réussir les vérifications d’antécédents applicables

Avantages

  • Package complet d’avantages sociaux
  • Possibilités structurées de formation et d’apprentissage en situation de travail
  • Modèle de travail hybride offrant une flexibilité individuelle
  • Environnement de travail inclusif et diversifié
  • Aménagements ou adaptations pour les entretiens en cas de handicap ou d’autres besoins
  • Des plans d’intéressement peuvent être proposés
  • Avantages supplémentaires accordés conformément à la politique de l’entreprise et à la réglementation locale applicable

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