Mimecast, kuruluşların gizlilik, dayanıklılık ve kullanıcı deneyimi odaklı güvenlik hizmetleriyle sürekli dijital tehditlerle mücadele etmesine yardımcı olan bir siber güvenlik şirketidir. 2.500’den fazla çalışanı, Amerika Birleşik Devletleri, Birleşik Krallık ve Avustralya dahil olmak üzere uluslararası pazarlarda görev yapmaktadır. Şirket, ortaya çıkan riskleri önceden öngörmeye, korumayı zaman içinde güçlendirmeye ve güvenlikte mükemmellik ile sürekli iyileştirmeye odaklanan bir kültürü sürdürmeye önem verir.
Makine Öğrenimi Mühendisi II — Columbus'ta Hibrit Çalışma
Mimecast'in Incydr içeriden gelen risklere yönelik siber güvenlik ürünü için ölçeklenebilir makine öğrenimi, üretken yapay zekâ ve gerçek zamanlı veri işlem hatları geliştirin. Üretim dağıtımlarına ve müşteri odaklı yetenekleri ilerleten ekipler arası girişimlere liderlik edin.
Açıklama
- Gelişmiş makine öğrenimi modellerini araştırın, tasarlayın, geliştirin ve sürdürün
- Modelleri seçme, doğrulama, doğruluk, gecikme süresi ve iş hacmi açısından eğitin, değerlendirin ve ince ayar yapın
- Ölçeklenebilirlik, model ayarı ve veri altyapısı yapılandırması için yaklaşımlar önerin
- Gerçek zamanlı ürünler için uçtan uca veri ve makine öğrenimi işlem hatları tasarlayın ve uygulayın
- Ham verileri özellik mühendisliği yoluyla toplayın, temizleyin ve dönüştürün
- Makine öğrenimi modellerini üretime hazırlayın ve mevcut sistemlere entegre edin
- Dağıtılan modelleri etkinlik, iş hacmi ve gecikme süresi açısından izleyin
- Yüksek hacimli veri kümeleri için yazılım mimarisinin şekillendirilmesine katkıda bulunun
- Makine öğrenimi projelerini ilk fikirden üretim sürümüne kadar yönetin
- Kıdemsiz çalışma arkadaşlarınıza mentorluk yapın ve mühendislik en iyi uygulamalarını teşvik edin
- Ürün, Mühendislik, Pazarlama, Müşteri Başarısı, Satış ve diğer ürün geliştirme ekipleriyle iş birliği yapın
- Araştırma ve deneyler yoluyla müşteri odaklı özellikler ve tahmine dayalı modeller geliştirin
- Bilgi paylaşımı oturumlarında karmaşık teknik kavramları açıklayın
- Sınırlı gözetim altında çalışmayı yönetin, şekillendirin ve önceliklendirin
- Paydaş ilişkileri kurun; iş birliğine dayalı, kapsayıcı ve sürekli gelişen ekip kültürünü destekleyin
- Kavramları keşfetmek, prototip çözümler geliştirmek, verileri yorumlamak ve LLM'ler ile aracı tabanlı sistemleri denemek için yapay zekâ geliştirme araçlarını kullanın
Gereksinimler
- Nicel bir alanda doktora veya yüksek lisans derecesi ve endüstriyel sorunlara ileri düzey makine öğrenimi uygulama konusunda en az dört yıl deneyim ya da lisans derecesi ve doğrudan ilgili en az altı yıl deneyim
- Python, C++, Java veya Kotlin alanlarında ileri düzey programlama becerileri
- PyTorch, NLTK, spaCy, OpenCV, Tesseract ve Hugging Face ile uygulamalı deneyim
- Doğrusal cebir, stokastik optimizasyon ve olasılık teorisi bilgisi
- Tahmin, zaman serisi analizi, hipotez testi, anomali tespiti, sınıflandırma ve regresyon dahil istatistiksel çıkarım ve makine öğrenimi yöntemleri bilgisi
- İki milyondan fazla eğitim örneği içeren büyük ölçekli veri kümeleri ve yüksek derecede dengesiz verilerle çalışma deneyimi
- ECS, Kinesis, Lambda, S3, Glue, SageMaker, Bedrock, Athena, RDS ve Redshift gibi AWS hizmetlerinde yetkinlik
- LangChain, LlamaIndex, n8n ve Spring AI ile ölçeklenebilir üretken yapay zekâ hizmetleri tasarlama ve dağıtma deneyimi
- Kod olarak altyapı geliştirme ve sürdürme becerisi
- Sürüm kontrol sistemlerini kullanma deneyimi
- Ana hizmet sözleşmeleri ve uyumluluk yükümlülükleri kapsamında hassas verilerin işlenmesi hakkında bilgi
- Güçlü analitik, problem çözme, iletişim, iş birliği, uyum sağlama, sorumluluk alma ve ayrıntılara dikkat becerileri
- Teknik kavramları ve iş etkilerini teknik olmayan kitlelere açıklayabilme; ayrıca geçerli geçmiş kontrollerini başarıyla tamamlama
- Geçerli geçmiş kontrollerini başarıyla tamamlama
Yan Haklar
- Kapsamlı yan haklar paketi
- Yapılandırılmış ve iş başında öğrenme fırsatları
- Bireysel esneklik sunan hibrit çalışma modeli
- Kapsayıcı ve çeşitliliğe sahip iş yeri
- Engellilik veya diğer ihtiyaçlar için mülakat uyarlamaları ya da makul düzenlemeler
- Teşvik planları sunulabilir
- Şirket politikası ve yürürlükteki yerel düzenlemeler kapsamında sağlanan ek yan haklar