Stellar Cyberは、企業やマネージドサービスプロバイダー向けに、自動化を軸としたセキュリティ運用プラットフォームを開発しています。次世代SIEM、ネットワーク検知・対応（NDR）、Open XDRを統合し、AIで各種セキュリティツールの脅威シグナルを関連付け、自動化されたインシデント対応を支援します。オンプレミス、クラウド、IT/OT環境を監視し、脅威の検知と対応の向上を目指すセキュリティチーム向けのプラットフォームです。
セキュリティ機械学習エンジニア（研究）
脅威検知に向けた機械学習手法を研究し、セキュリティデータと分析機能を統合して Stellar Cyber の Open XDR プラットフォームを強化します。
仕事内容
- データ統合チームと協力し、スキーマを設計してサードパーティのセキュリティデータを正規化します。
- セキュリティ検知のニーズを機械学習の課題に落とし込み、統合データを活用したソリューションを開発します。
- セキュリティに関する知見とデータの特性を踏まえ、セキュリティ検知、相関分析、調査に役立つ効率的な機械学習手法を開発します。
- セキュリティ検知、相関分析、調査を支援する製品機能を構築します。
- 顧客に提供する検知の有効性を評価するためのプロセス、ツール、指標を整備します。
応募要件
- 機械学習、深層学習、自然言語処理、人工知能を専門とする、コンピューターサイエンスまたは関連分野の修士号または博士号。
- 機械学習エンジニア、研究科学者、または同等の職務経験があり、時系列分析、グラフ機械学習、自然言語処理などの分野に携わった経験。
- 機械学習アプリケーションの構築に使われるツールやフレームワークの使用経験。
- 機械学習アルゴリズム、統計モデル、深層ニューラルネットワークに関する深い知識。
- 研究成果を実用的なソリューションに応用できる、優れた問題解決能力。
- Python で迅速に概念実証を設計・実装し、本番環境向けシステムを開発できる確かなエンジニアリングスキル。
- 技術者と非技術者の双方に複雑な考えを説明できる、優れた文章力と口頭でのコミュニケーション能力。
- 歓迎条件：検知と対応、または脅威ハンティングを含むサイバーセキュリティの知識または経験。
- 歓迎条件：セキュリティ製品とそのデータに関する知識または経験。
- 歓迎条件：Elastic Common Schema や Open Cybersecurity Schema Framework など、オープンなセキュリティデータモデルに関する知識または経験。
福利厚生
- IPO 前のストックオプション
- 医療・歯科・眼科保険
- 401(k) プラン
- 従業員支援プログラム
- 従業員割引プログラム
- 生命保険
- 有給休暇
- 紹介プログラム
- 表彰・報奨プログラム