Mimecast
Mimecast
Mimecast — tashkilotlarga maxfiylik, barqarorlik va foydalanuvchi tajribasiga asoslangan xavfsizlik xizmatlari orqali doimiy raqamli tahdidlarga qarshi kurashishda yordam beradigan kiberxavfsizlik kompaniyasi. Uning 2 500 dan ortiq xodimi Amerika Qo‘shma Shtatlari, Buyuk Britaniya va Avstraliya kabi xalqaro bozorlarda faoliyat yuritadi. Kompaniya yuzaga kelayotgan xatarlarni oldindan ko‘ra bilish, vaqt o‘tishi bilan himoyani kuchaytirish hamda xavfsizlik sohasida mukammallik va uzluksiz takomillashtirishga yo‘naltirilgan madaniyatni rivojlantirishga e’tibor qaratadi.

Mashinali o‘rganish muhandisi II — Kolumbusda gibrid ish

Mimecast kompaniyasining insayder xatarlariga qarshi Incydr kiberxavfsizlik mahsuloti uchun kengaytiriladigan mashinali o‘rganish, generativ sun’iy intellekt va real vaqt rejimidagi ma’lumotlar konveyerlarini ishlab chiqing. Ishlab chiqarishdagi joriy etishlar va mijozlarga taqdim etiladigan imkoniyatlarni rivojlantiruvchi kross-funksional tashabbuslarga rahbarlik qiling.

Tavsif

  • Ilg‘or mashinali o‘rganish modellarini tadqiq qiling, loyihalang, ishlab chiqing va qo‘llab-quvvatlang
  • Modellarni tanlash, validatsiya, aniqlik, kechikish va o‘tkazuvchanlik bo‘yicha o‘qiting, baholang va nozik sozlang
  • Masshtablash, modelni sozlash va ma’lumotlar infratuzilmasini konfiguratsiya qilish yondashuvlarini tavsiya qiling
  • Real vaqt rejimidagi mahsulotlar uchun to‘liq ma’lumotlar va mashinali o‘rganish konveyerlarini loyihalang va joriy eting
  • Xom ma’lumotlarni xususiyatlar muhandisligi orqali to‘plang, tozalang va o‘zgartiring
  • Mashinali o‘rganish modellarini ishlab chiqarishga tayyorlang va mavjud tizimlarga integratsiya qiling
  • Joriy etilgan modellarni samaradorlik, o‘tkazuvchanlik va kechikish bo‘yicha kuzating
  • Katta hajmdagi ma’lumotlar to‘plamlari uchun dasturiy ta’minot arxitekturasini shakllantirishga yordam bering
  • Mashinali o‘rganish loyihalarini dastlabki g‘oyadan ishlab chiqarish relizigacha boshqaring
  • Kichik tajribaga ega hamkasblarga mentorlik qiling va muhandislikning ilg‘or amaliyotlarini targ‘ib qiling
  • Mahsulot, muhandislik, marketing, mijozlar muvaffaqiyati, savdo va boshqa mahsulot ishlab chiqish jamoalari bilan hamkorlik qiling
  • Tadqiqot va tajribalar orqali mijozlarga taqdim etiladigan funksiyalar va bashoratli modellarni ishlab chiqing
  • Bilim almashish sessiyalarida murakkab texnik tushunchalarni tushuntiring
  • Cheklangan nazorat ostida ishlarni boshqaring, shakllantiring va ustuvorlashtiring
  • Manfaatdor tomonlar bilan munosabatlar o‘rnating hamda hamkorlikka asoslangan, inklyuziv va doimiy rivojlanadigan jamoa madaniyatini qo‘llab-quvvatlang
  • Tushunchalarni o‘rganish, yechimlar prototiplarini yaratish, ma’lumotlarni talqin qilish va LLM hamda agentlarga asoslangan tizimlar bilan tajriba o‘tkazish uchun sun’iy intellektni ishlab chiqish vositalaridan foydalaning

Talablar

  • Miqdoriy sohada Ph.D. yoki magistr darajasi hamda sanoat muammolariga ilg‘or mashinali o‘rganishni qo‘llash bo‘yicha kamida to‘rt yillik tajriba yoki bakalavr darajasi hamda bevosita tegishli kamida olti yillik tajriba
  • Python, C++, Java yoki Kotlin tillarida ilg‘or dasturlash ko‘nikmalari
  • PyTorch, NLTK, spaCy, OpenCV, Tesseract va Hugging Face bilan amaliy tajriba
  • Chiziqli algebra, stoxastik optimallashtirish va ehtimollar nazariyasini tushunish
  • Prognozlash, vaqt qatorlari tahlili, gipotezalarni tekshirish, anomaliyalarni aniqlash, tasniflash va regressiyani o‘z ichiga olgan statistik xulosa chiqarish hamda mashinali o‘rganish usullarini bilish
  • Ikki milliondan ortiq o‘qitish namunalarini o‘z ichiga olgan yirik ma’lumotlar to‘plamlari va yuqori darajada nomutanosib ma’lumotlar bilan ishlash tajribasi
  • ECS, Kinesis, Lambda, S3, Glue, SageMaker, Bedrock, Athena, RDS va Redshift kabi AWS xizmatlarini bilish
  • LangChain, LlamaIndex, n8n va Spring AI yordamida kengaytiriladigan generativ sun’iy intellekt xizmatlarini loyihalash va joriy etish tajribasi
  • Kod sifatidagi infratuzilmani ishlab chiqish va qo‘llab-quvvatlash qobiliyati
  • Versiyalarni boshqarish tizimlaridan foydalanish tajribasi
  • Asosiy xizmat ko‘rsatish shartnomalari va muvofiqlik majburiyatlari doirasida maxfiy ma’lumotlarni qayta ishlashni tushunish
  • Kuchli tahliliy, muammolarni hal qilish, muloqot, hamkorlik, moslashuvchanlik, mas’uliyat va tafsilotlarga e’tibor ko‘nikmalari
  • Texnik tushunchalar va ularning biznesga ta’sirini texnik bo‘lmagan auditoriyaga tushuntirish qobiliyati hamda tegishli tekshiruvlardan muvaffaqiyatli o‘tish
  • Tegishli tekshiruvlardan muvaffaqiyatli o‘tish

Imtiyozlar

  • To‘liq imtiyozlar paketi
  • Tuzilgan va ish joyida o‘rganish imkoniyatlari
  • Shaxsiy moslashuvchanlikka ega gibrid ish modeli
  • Inklyuziv va xilma-xil ish muhiti
  • Nogironlik yoki boshqa ehtiyojlar uchun suhbatga moslashtirishlar yoki qulayliklar
  • Rag‘batlantirish rejalari mavjud bo‘lishi mumkin
  • Kompaniya siyosati va amaldagi mahalliy qoidalarga muvofiq taqdim etiladigan qo‘shimcha imtiyozlar

O‘xshash ish o‘rinlari

Kin Insurance

Junior Pricing and Risk Analyst, Kin Insurance (Remote, US)

Kin Insurance

Analyze homeowners insurance pricing and risk at Kin Insurance, turning state performance data into recommendations for profitable growth. Use SQL and analytics tools to investigate results, automate reporting, and assess pricing, underwriting, and product changes.

Ochish
Tenna

Customer Success Representative, Tenna (Remote, US)

Tenna

Support customers using Tenna’s SaaS and IoT asset management platform by resolving issues, managing support tickets, and onboarding users. Help strengthen customer relationships and support membership renewals.

Ochish
Liquidity Services

Customer Success Specialist II, GovDeals

Liquidity Services

Support government auction clients by processing and improving surplus asset listings for GovDeals. This hybrid role combines remote client support with onsite field services.

Ochish