Mimecast ir kiberdrošības uzņēmums, kas palīdz organizācijām risināt pastāvīgus digitālos draudus, piedāvājot drošības pakalpojumus, kuru pamatā ir privātums, noturība un lietotāju pieredze. Uzņēmuma vairāk nekā 2500 darbinieku komanda strādā starptautiskos tirgos, tostarp Amerikas Savienotajās Valstīs, Apvienotajā Karalistē un Austrālijā. Uzņēmums uzsver jaunu risku paredzēšanu, aizsardzības nepārtrauktu stiprināšanu un tādas kultūras uzturēšanu, kuras centrā ir izcilība drošības jomā un nepārtraukti uzlabojumi.
Mašīnmācīšanās inženieris II – hibrīddarbs Kolumbusā
Izstrādā mērogojamu mašīnmācīšanos, ģeneratīvo mākslīgo intelektu un reāllaika datu konveijerus uzņēmuma Mimecast iekšējās informācijas riska kiberdrošības produktam Incydr. Vadi ieviešanu ražošanā un starpfunkcionālas iniciatīvas, kas attīsta klientiem paredzētās iespējas.
Apraksts
- Pētīt, izstrādāt, veidot un uzturēt progresīvus mašīnmācīšanās modeļus
- Apmācīt, novērtēt un precizēt modeļus atlasei, validācijai, precizitātei, latentumam un caurlaidspējai
- Ieteikt pieejas mērogojamībai, modeļu regulēšanai un datu infrastruktūras konfigurēšanai
- Izstrādāt un ieviest pilnīgus datu un mašīnmācīšanās konveijerus reāllaika produktiem
- Iegūt, attīrīt un pārveidot neapstrādātus datus, izmantojot pazīmju inženieriju
- Sagatavot mašīnmācīšanās modeļus ieviešanai ražošanā un integrēt tos esošajās sistēmās
- Uzraudzīt ieviesto modeļu efektivitāti, caurlaidspēju un latentumu
- Palīdzēt veidot programmatūras arhitektūru liela apjoma datu kopām
- Vadīt mašīnmācīšanās projektus no sākotnējās koncepcijas līdz ieviešanai ražošanā
- Mentorēt jaunākos kolēģus un veicināt labāko inženierijas praksi
- Sadarboties ar produktu, inženierijas, mārketinga, klientu panākumu, pārdošanas un citām produktu izstrādes komandām
- Izstrādāt klientiem paredzētas funkcijas un prognozēšanas modeļus, veicot pētījumus un eksperimentus
- Zināšanu apmaiņas sesijās izskaidrot sarežģītus tehniskus jēdzienus
- Pārvaldīt, veidot un noteikt darba prioritātes ar ierobežotu uzraudzību
- Veidot attiecības ar ieinteresētajām personām un atbalstīt uz sadarbību, iekļaušanu un nepārtrauktu pilnveidi vērstu komandas kultūru
- Izmantot mākslīgā intelekta izstrādes rīkus koncepciju izpētei, risinājumu prototipēšanai, datu interpretēšanai un eksperimentēšanai ar LLM un uz aģentiem balstītām sistēmām
Prasības
- Doktora vai maģistra grāds kvantitatīvā jomā un vismaz četru gadu pieredze progresīvas mašīnmācīšanās piemērošanā nozares problēmām vai bakalaura grāds un vismaz sešu gadu tieši saistīta pieredze
- Progresīvas programmēšanas prasmes Python, C++, Java vai Kotlin
- Praktiska pieredze ar PyTorch, NLTK, spaCy, OpenCV, Tesseract un Hugging Face
- Lineārās algebras, stohastiskās optimizācijas un varbūtību teorijas izpratne
- Statistiskās secināšanas un mašīnmācīšanās metožu pārzināšana, tostarp prognozēšana, laikrindu analīze, hipotēžu pārbaude, anomāliju noteikšana, klasifikācija un regresija
- Pieredze darbā ar liela mēroga datu kopām, kurās ir vairāk nekā divi miljoni apmācības piemēru un ļoti nelīdzsvaroti dati
- AWS pakalpojumu, piemēram, ECS, Kinesis, Lambda, S3, Glue, SageMaker, Bedrock, Athena, RDS un Redshift, pārzināšana
- Pieredze mērogojamu ģeneratīvā mākslīgā intelekta pakalpojumu izstrādē un ieviešanā, izmantojot LangChain, LlamaIndex, n8n un Spring AI
- Spēja izstrādāt un uzturēt infrastruktūru kā kodu
- Pieredze versiju kontroles sistēmu izmantošanā
- Izpratne par sensitīvu datu apstrādi saskaņā ar pamatpakalpojumu līgumiem un atbilstības saistībām
- Spēcīgas analītiskās, problēmu risināšanas, saziņas, sadarbības un pielāgošanās prasmes, atbildības sajūta un uzmanība detaļām
- Spēja izskaidrot tehniskus jēdzienus un uzņēmējdarbības ietekmi netehniskai auditorijai, kā arī sekmīgi iziet piemērojamās iepriekšējās darbības pārbaudes
- Sekmīgi iziet piemērojamās iepriekšējās darbības pārbaudes
Priekšrocības
- Visaptveroša labumu pakete
- Strukturētas mācīšanās un mācīšanās darba vietā iespējas
- Hibrīddarba modelis ar individuālu elastību
- Iekļaujoša un daudzveidīga darba vide
- Intervijas pielāgojumi vai atbalsta pasākumi invaliditātes vai citu vajadzību dēļ
- Var būt pieejami motivācijas plāni
- Papildu labumi tiek nodrošināti saskaņā ar uzņēmuma politiku un piemērojamajiem vietējiem noteikumiem