Mimecast ni kampuni ya usalama wa mtandao inayosaidia mashirika kukabiliana na vitisho vya kidijitali vinavyoendelea kupitia huduma za usalama zilizoundwa kwa kuzingatia faragha, ustahimilivu na uzoefu wa mtumiaji. Timu yake yenye zaidi ya wafanyakazi 2,500 hufanya kazi katika masoko ya kimataifa, yakiwemo Marekani, Uingereza na Australia. Kampuni inasisitiza kutarajia hatari zinazojitokeza, kuimarisha ulinzi kadiri muda unavyopita, na kudumisha utamaduni unaolenga ubora wa usalama na uboreshaji endelevu.
Mhandisi wa Kujifunza kwa Mashine II — Mseto huko Columbus
Tengeneza ujifunzaji wa mashine unaoweza kupanuka, AI zalishi, na mabomba ya data ya wakati halisi kwa bidhaa ya usalama wa mtandao ya Incydr ya Mimecast ya hatari kutoka kwa watu wa ndani. Ongoza uwekaji wa mifumo katika uzalishaji na mipango ya timu mbalimbali inayoboresha uwezo unaowahudumia wateja.
Maelezo
- Fanya utafiti, panga, tengeneza, na tunza miundo ya hali ya juu ya ujifunzaji wa mashine
- Funza, tathmini, na boresha miundo kwa ajili ya uteuzi, uthibitishaji, usahihi, ucheleweshaji, na uwezo wa kuchakata
- Pendekeza mbinu za upanuzi, urekebishaji wa miundo, na usanidi wa miundombinu ya data
- Panga na tekeleza mabomba kamili ya data na ujifunzaji wa mashine kwa bidhaa za wakati halisi
- Pata, safisha, na badilisha data ghafi kupitia uhandisi wa vipengele
- Andaa miundo ya ujifunzaji wa mashine kwa uzalishaji na uiunganishe na mifumo iliyopo
- Fuatilia miundo iliyowekwa kwa ufanisi, uwezo wa kuchakata, na ucheleweshaji
- Saidia kuunda usanifu wa programu kwa seti za data zenye ujazo mkubwa
- Ongoza miradi ya ujifunzaji wa mashine kutoka dhana ya awali hadi kutolewa kwa uzalishaji
- Washauri wafanyakazi wenzako wachanga na uendeleze mbinu bora za uhandisi
- Shirikiana na timu za Bidhaa, Uhandisi, Masoko, Mafanikio ya Wateja, Mauzo, na timu nyingine za uendelezaji wa bidhaa
- Tengeneza vipengele vinavyowahudumia wateja na miundo ya utabiri kupitia utafiti na majaribio
- Eleza dhana changamano za kiufundi katika vipindi vya kushirikishana maarifa
- Simamia, tengeneza, na panga vipaumbele vya kazi kwa usimamizi mdogo
- Jenga mahusiano na wadau na uunge mkono utamaduni wa timu unaoshirikiana, unaojumuisha wote, na unaoendelea kuboreshwa
- Tumia zana za uendelezaji wa AI kuchunguza dhana, kuunda mifano ya suluhisho, kutafsiri data, na kufanya majaribio na LLM pamoja na mifumo inayotegemea mawakala
Mahitaji
- Shahada ya Ph.D. au uzamili katika taaluma ya kiasi pamoja na angalau miaka minne ya kutumia ujifunzaji wa mashine wa hali ya juu kutatua matatizo ya sekta, au shahada ya kwanza pamoja na angalau miaka sita ya uzoefu unaohusiana moja kwa moja
- Ujuzi wa hali ya juu wa upangaji programu katika Python, C++, Java, au Kotlin
- Uzoefu wa vitendo na PyTorch, NLTK, spaCy, OpenCV, Tesseract, na Hugging Face
- Uelewa wa aljebra ya mstari, uboreshaji wa stochastic, na nadharia ya uwezekano
- Maarifa ya inferensi ya takwimu na mbinu za ujifunzaji wa mashine, ikiwemo utabiri, uchanganuzi wa mfululizo wa muda, upimaji wa dhana, utambuzi wa hitilafu, uainishaji, na urejeshi
- Uzoefu wa kufanya kazi na seti kubwa za data zenye zaidi ya mifano milioni mbili ya mafunzo na data isiyosawazika sana
- Uwezo wa kutumia huduma za AWS kama ECS, Kinesis, Lambda, S3, Glue, SageMaker, Bedrock, Athena, RDS, na Redshift
- Uzoefu wa kubuni na kuweka huduma za AI zalishi zinazoweza kupanuka kwa kutumia LangChain, LlamaIndex, n8n, na Spring AI
- Uwezo wa kuunda na kutunza miundombinu kama msimbo
- Uzoefu wa kutumia mifumo ya udhibiti wa matoleo
- Uelewa wa kushughulikia data nyeti chini ya mikataba ya huduma kuu na wajibu wa uzingatiaji
- Ujuzi thabiti wa uchanganuzi, utatuzi wa matatizo, mawasiliano, ushirikiano, kubadilika, umiliki, na umakini kwa maelezo
- Uwezo wa kueleza dhana za kiufundi na athari za kibiashara kwa hadhira isiyo ya kiufundi, pamoja na kukamilisha kwa mafanikio ukaguzi unaotumika wa historia
- Kukamilisha kwa mafanikio ukaguzi unaotumika wa historia
Manufaa
- Kifurushi kamili cha manufaa
- Fursa za kujifunza zilizopangwa na za kazini
- Mfumo wa kazi mseto wenye unyumbufu wa mtu binafsi
- Mahali pa kazi panapojumuisha wote na penye watu mbalimbali
- Marekebisho au malazi ya usaili kwa watu wenye ulemavu au mahitaji mengine
- Mipango ya motisha inaweza kupatikana
- Manufaa ya ziada hutolewa chini ya sera ya kampuni na kanuni za eneo zinazotumika