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1.001 – 5.000 Funcionários
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A Mimecast é uma empresa de cibersegurança que ajuda as organizações a enfrentar ameaças digitais persistentes por meio de serviços de segurança desenvolvidos com foco em privacidade, resiliência e experiência do usuário. Sua equipe, com mais de 2.500 funcionários, atua em mercados internacionais, incluindo Estados Unidos, Reino Unido e Austrália. A empresa enfatiza a antecipação de riscos emergentes, o fortalecimento contínuo da proteção e a manutenção de uma cultura voltada para a excelência em segurança e a melhoria contínua.
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Vagas da empresa

Engenheiro(a) de Machine Learning II — Híbrido em Columbus

Desenvolva machine learning escalável, IA generativa e pipelines de dados em tempo real para o produto de cibersegurança contra riscos internos Incydr da Mimecast. Lidere implantações em produção e iniciativas multifuncionais que ampliam os recursos voltados aos clientes.

USEstados UnidosMAMassachusettsMNMinnesotaOHOhio
$ 124.000 – $ 186.000 / ano
HíbridoTempo integralPlenoSêniorIdioma Obrigatório: inglêsEngenheiro de machine learning
Amazon RedshiftAWSC++JavaKotlinPythonPyTorch

Descrição

  • Pesquisar, projetar, desenvolver e manter modelos avançados de machine learning
  • Treinar, avaliar e ajustar modelos para seleção, validação, precisão, latência e throughput
  • Recomendar abordagens para escalabilidade, ajuste de modelos e configuração da infraestrutura de dados
  • Projetar e implementar pipelines completos de dados e machine learning para produtos em tempo real
  • Obter, limpar e transformar dados brutos por meio de engenharia de atributos
  • Preparar modelos de machine learning para produção e integrá-los a sistemas existentes
  • Monitorar modelos implantados quanto à eficácia, throughput e latência
  • Ajudar a definir a arquitetura de software para conjuntos de dados de alto volume
  • Liderar projetos de machine learning desde o conceito inicial até a versão em produção
  • Orientar colegas juniores e promover as melhores práticas de engenharia
  • Trabalhar em parceria com as equipes de Produto, Engenharia, Marketing, Sucesso do Cliente, Vendas e outras equipes de desenvolvimento de produtos
  • Desenvolver recursos voltados aos clientes e modelos preditivos por meio de pesquisa e experimentação
  • Explicar conceitos técnicos complexos em sessões de compartilhamento de conhecimento
  • Gerenciar, definir e priorizar o trabalho com supervisão limitada
  • Construir relacionamentos com as partes interessadas e apoiar uma cultura de equipe colaborativa, inclusiva e de melhoria contínua
  • Usar ferramentas de desenvolvimento de IA para explorar conceitos, criar protótipos de soluções, interpretar dados e experimentar com LLMs e sistemas baseados em agentes

Requisitos

  • Doutorado ou mestrado em uma área quantitativa e pelo menos quatro anos aplicando machine learning avançado a problemas do setor, ou bacharelado e pelo menos seis anos de experiência diretamente relevante
  • Conhecimentos avançados de programação em Python, C++, Java ou Kotlin
  • Experiência prática com PyTorch, NLTK, spaCy, OpenCV, Tesseract e Hugging Face
  • Compreensão de álgebra linear, otimização estocástica e teoria das probabilidades
  • Conhecimento de inferência estatística e métodos de machine learning, incluindo previsão, análise de séries temporais, testes de hipóteses, detecção de anomalias, classificação e regressão
  • Experiência trabalhando com conjuntos de dados em grande escala contendo mais de dois milhões de exemplos de treinamento e dados altamente desbalanceados
  • Proficiência em serviços da AWS, como ECS, Kinesis, Lambda, S3, Glue, SageMaker, Bedrock, Athena, RDS e Redshift
  • Experiência projetando e implantando serviços escaláveis de IA generativa com LangChain, LlamaIndex, n8n e Spring AI
  • Capacidade de desenvolver e manter infraestrutura como código
  • Experiência usando sistemas de controle de versão
  • Compreensão do tratamento de dados sensíveis conforme acordos-mestre de serviços e obrigações de conformidade
  • Fortes habilidades analíticas, de resolução de problemas, comunicação, colaboração, adaptabilidade, senso de responsabilidade e atenção aos detalhes
  • Capacidade de explicar conceitos técnicos e implicações de negócios para públicos não técnicos, além de concluir com sucesso as verificações de antecedentes aplicáveis
  • Concluir com sucesso as verificações de antecedentes aplicáveis

Benefícios

  • Pacote abrangente de benefícios
  • Oportunidades estruturadas de aprendizagem e aprendizado no trabalho
  • Modelo de trabalho híbrido com flexibilidade individual
  • Ambiente de trabalho inclusivo e diverso
  • Ajustes ou adaptações para entrevistas devido a deficiências ou outras necessidades
  • Planos de incentivo podem estar disponíveis
  • Benefícios adicionais fornecidos de acordo com a política da empresa e a regulamentação local aplicável

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