Stellar Cyber는 기업과 관리형 서비스 제공업체를 위한 자동화 중심 보안 운영 플랫폼을 개발합니다. 차세대 SIEM, 네트워크 탐지 및 대응(NDR), 오픈 XDR을 통합하고 AI로 여러 보안 도구의 위협 신호를 연결해 자동화된 인시던트 대응을 지원합니다. 이 플랫폼은 보안팀이 온프레미스, 클라우드, IT/OT 환경을 모니터링하면서 위협 탐지와 대응 역량을 높일 수 있도록 설계되었습니다.
보안 머신러닝 엔지니어(연구)
위협 탐지를 위한 머신러닝 기법을 연구하고, 통합 보안 데이터와 분석 기능으로 Stellar Cyber의 Open XDR 플랫폼을 강화합니다.
설명
- 데이터 통합 팀과 협력해 스키마를 설계하고 타사 보안 데이터를 정규화합니다.
- 보안 탐지 요구를 머신러닝 문제로 전환하고 통합 데이터를 활용한 솔루션을 개발합니다.
- 보안 인사이트와 데이터 특성을 바탕으로 보안 탐지, 상관 분석, 조사에 활용할 효율적인 머신러닝 기법을 개발합니다.
- 보안 탐지, 상관 분석, 조사를 위한 제품 기능을 구축합니다.
- 고객에게 제공하는 탐지 기능의 효과를 평가할 프로세스, 도구, 지표를 마련합니다.
지원 자격
- 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 또는 인공지능을 전공한 컴퓨터 과학 또는 관련 분야의 석사 또는 박사 학위.
- 머신러닝 엔지니어, 연구 과학자 또는 유사한 직무 경험이 있으며, 시계열 분석, 그래프 머신러닝, 자연어 처리 또는 관련 분야에서 업무를 수행한 경험.
- 머신러닝 애플리케이션 구축에 사용되는 도구와 프레임워크 경험.
- 머신러닝 알고리즘, 통계 모델, 심층 신경망에 대한 깊은 지식.
- 연구 결과를 실용적인 솔루션에 적용하는 뛰어난 문제 해결 능력.
- Python으로 개념 증명을 신속하게 설계하고 구현하며 프로덕션 시스템을 개발할 수 있는 탄탄한 엔지니어링 역량.
- 기술 및 비기술 대상에게 복잡한 개념을 설명할 수 있는 뛰어난 문서 작성 및 구두 의사소통 능력.
- 우대 사항: 탐지 및 대응이나 위협 헌팅을 포함한 사이버 보안 지식 또는 경험.
- 우대 사항: 보안 제품과 해당 데이터에 대한 지식 또는 경험.
- 우대 사항: Elastic Common Schema 및 Open Cybersecurity Schema Framework와 같은 개방형 보안 데이터 모델에 대한 지식 또는 경험.
복리후생
- IPO 전 스톡옵션
- 의료·치과·안과 보험
- 401(k) 플랜
- 직원 지원 프로그램
- 직원 할인 프로그램
- 생명 보험
- 유급 휴가
- 추천 프로그램
- 포상 및 인정 프로그램