A Stellar Cyber automatizálásvezérelt biztonsági műveleti platformot fejleszt vállalatok és menedzselt szolgáltatók számára. A platform egyesíti a következő generációs SIEM-et, a hálózati észlelést és reagálást (NDR), valamint az Open XDR-t; mesterséges intelligenciával kapcsolja össze a különböző biztonsági eszközökből érkező fenyegetési jeleket, és támogatja az incidensekre adott automatikus válaszlépéseket. Úgy tervezték, hogy segítse a biztonsági csapatokat a helyszíni, felhőalapú és IT/OT-környezetek felügyeletében, valamint a fenyegetések hatékonyabb észlelésében és kezelésében.
Biztonsági gépi tanulási mérnök, kutatás
Kutasson gépi tanulási módszereket a fenyegetések észlelésére, és erősítse a Stellar Cyber Open XDR platformját integrált biztonsági adatokkal és elemzésekkel.
Egyesült Államok150 000 $ – 215 000 $ / év
TávoliTeljes munkaidőKözéphaladóSzeniorKötelező Nyelv: angolGépi tanulási mérnökLeírás
- Működjön együtt az adatintegrációs csapatokkal a sémák kialakításában és a külső biztonsági adatok normalizálásában.
- Alakítsa a biztonsági észlelési igényeket gépi tanulási problémákká, és dolgozzon ki megoldásokat integrált adatok felhasználásával.
- A biztonsági ismeretek és az adatok jellemzői alapján hozzon létre hatékony gépi tanulási módszereket az észleléshez, az összefüggések feltárásához és a vizsgálathoz.
- Fejlessze a termék képességeit a biztonsági észlelés, az összefüggések feltárása és a vizsgálat terén.
- Alakítson ki folyamatokat, eszközöket és mérőszámokat az ügyfeleknek biztosított észlelések hatékonyságának értékelésére.
Követelmények
- Számítástechnikai vagy kapcsolódó területen szerzett mesterfokozat vagy doktori fokozat, gépi tanulásra, mélytanulásra, természetesnyelv-feldolgozásra vagy mesterséges intelligenciára összpontosítva.
- Bizonyított tapasztalat gépi tanulási mérnökként, kutatóként vagy hasonló munkakörben, többek között idősorelemzés, gráfos gépi tanulás, természetesnyelv-feldolgozás vagy kapcsolódó területeken.
- Gépi tanulási alkalmazások fejlesztéséhez használt eszközök és keretrendszerek ismerete.
- A gépi tanulási algoritmusok, statisztikai modellek és mély neurális hálózatok alapos ismerete.
- Erős problémamegoldó képesség, beleértve a kutatási eredmények gyakorlati megoldásokká alakítását.
- Biztos mérnöki készségek, beleértve Python-alapú koncepcióigazolások gyors megtervezését és megvalósítását, valamint éles környezetbe szánt rendszerek fejlesztését.
- Kiváló írásbeli és szóbeli kommunikációs készség, összetett gondolatok műszaki és nem műszaki közönség számára történő érthető elmagyarázásának képességével.
- Előnyt jelent: Jártasság vagy tapasztalat a kiberbiztonságban, beleértve az észlelést és reagálást, illetve a fenyegetésvadászatot.
- Előnyt jelent: Jártasság vagy tapasztalat a biztonsági termékek és azok adatainak terén.
- Előnyt jelent: Jártasság vagy tapasztalat olyan nyílt biztonsági adatmodellekkel, mint az Elastic Common Schema és az Open Cybersecurity Schema Framework.
Juttatások
- Tőzsdei bevezetés előtti részvényopciók
- Egészségügyi, fogászati és látásbiztosítás
- 401(k) nyugdíjprogram
- Munkavállalói támogató program
- Munkavállalói kedvezményprogram
- Életbiztosítás
- Fizetett szabadság
- Ajánlási program
- Jutalmazási és elismerési program