Mimecast là một công ty an ninh mạng, hỗ trợ các tổ chức ứng phó với những mối đe dọa kỹ thuật số dai dẳng thông qua các dịch vụ bảo mật được xây dựng dựa trên quyền riêng tư, khả năng chống chịu và trải nghiệm người dùng. Đội ngũ hơn 2.500 nhân viên của công ty hoạt động tại các thị trường quốc tế, bao gồm Hoa Kỳ, Vương quốc Anh và Australia. Công ty chú trọng dự đoán các rủi ro mới nổi, tăng cường khả năng bảo vệ theo thời gian, đồng thời duy trì văn hóa tập trung vào sự xuất sắc trong bảo mật và cải tiến liên tục.
Kỹ sư Machine Learning II — Làm việc kết hợp tại Columbus
Phát triển các mô hình machine learning có khả năng mở rộng, AI tạo sinh và pipeline dữ liệu thời gian thực cho sản phẩm an ninh mạng về rủi ro nội bộ Incydr của Mimecast. Dẫn dắt việc triển khai lên môi trường production và các sáng kiến liên phòng ban nhằm nâng cao năng lực hướng đến khách hàng.
Mô tả
- Nghiên cứu, thiết kế, phát triển và duy trì các mô hình machine learning tiên tiến
- Huấn luyện, đánh giá và tinh chỉnh mô hình để lựa chọn, xác thực, tối ưu độ chính xác, độ trễ và thông lượng
- Đề xuất phương pháp mở rộng quy mô, tinh chỉnh mô hình và cấu hình hạ tầng dữ liệu
- Thiết kế và triển khai đầy đủ các pipeline dữ liệu và machine learning cho sản phẩm thời gian thực
- Thu thập, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu thô thông qua kỹ thuật xây dựng đặc trưng
- Chuẩn bị các mô hình machine learning cho môi trường production và tích hợp vào các hệ thống hiện có
- Giám sát các mô hình đã triển khai về hiệu quả, thông lượng và độ trễ
- Tham gia định hình kiến trúc phần mềm cho các tập dữ liệu có khối lượng lớn
- Dẫn dắt các dự án machine learning từ ý tưởng ban đầu đến khi phát hành lên production
- Hướng dẫn đồng nghiệp cấp dưới và thúc đẩy các phương pháp thực hành tốt trong kỹ thuật
- Phối hợp với các nhóm Sản phẩm, Kỹ thuật, Marketing, Thành công khách hàng, Kinh doanh và các nhóm phát triển sản phẩm khác
- Phát triển các tính năng hướng đến khách hàng và mô hình dự đoán thông qua nghiên cứu và thử nghiệm
- Giải thích các khái niệm kỹ thuật phức tạp trong các buổi chia sẻ kiến thức
- Quản lý, định hình và ưu tiên công việc với sự giám sát hạn chế
- Xây dựng mối quan hệ với các bên liên quan và hỗ trợ văn hóa đội ngũ hợp tác, hòa nhập và không ngừng cải tiến
- Sử dụng các công cụ phát triển AI để khám phá ý tưởng, tạo nguyên mẫu giải pháp, diễn giải dữ liệu và thử nghiệm với LLM cùng các hệ thống dựa trên tác tử
Yêu cầu
- Bằng tiến sĩ hoặc thạc sĩ trong lĩnh vực định lượng cùng ít nhất bốn năm kinh nghiệm ứng dụng machine learning nâng cao vào các vấn đề trong ngành, hoặc bằng cử nhân cùng ít nhất sáu năm kinh nghiệm liên quan trực tiếp
- Kỹ năng lập trình nâng cao bằng Python, C++, Java hoặc Kotlin
- Kinh nghiệm thực tế với PyTorch, NLTK, spaCy, OpenCV, Tesseract và Hugging Face
- Hiểu biết về đại số tuyến tính, tối ưu ngẫu nhiên và lý thuyết xác suất
- Kiến thức về suy luận thống kê và các phương pháp machine learning, bao gồm dự báo, phân tích chuỗi thời gian, kiểm định giả thuyết, phát hiện bất thường, phân loại và hồi quy
- Kinh nghiệm làm việc với các tập dữ liệu quy mô lớn chứa hơn hai triệu mẫu huấn luyện và dữ liệu mất cân bằng nghiêm trọng
- Thành thạo các dịch vụ AWS như ECS, Kinesis, Lambda, S3, Glue, SageMaker, Bedrock, Athena, RDS và Redshift
- Kinh nghiệm thiết kế và triển khai các dịch vụ AI tạo sinh có khả năng mở rộng với LangChain, LlamaIndex, n8n và Spring AI
- Có khả năng phát triển và duy trì hạ tầng dưới dạng mã
- Kinh nghiệm sử dụng các hệ thống kiểm soát phiên bản
- Hiểu biết về việc xử lý dữ liệu nhạy cảm theo các thỏa thuận dịch vụ khung và nghĩa vụ tuân thủ
- Kỹ năng phân tích, giải quyết vấn đề, giao tiếp, hợp tác, thích ứng, tinh thần làm chủ và chú ý đến chi tiết tốt
- Có khả năng giải thích các khái niệm kỹ thuật và tác động kinh doanh cho đối tượng không chuyên về kỹ thuật, đồng thời hoàn tất thành công các bước kiểm tra lý lịch áp dụng
- Hoàn tất thành công các bước kiểm tra lý lịch áp dụng
Phúc lợi
- Gói phúc lợi toàn diện
- Cơ hội học tập có cấu trúc và học hỏi trong công việc
- Mô hình làm việc kết hợp với sự linh hoạt cá nhân
- Môi trường làm việc hòa nhập và đa dạng
- Điều chỉnh hoặc hỗ trợ phỏng vấn cho người khuyết tật hoặc các nhu cầu khác
- Có thể có các chương trình khuyến khích
- Các phúc lợi bổ sung được cung cấp theo chính sách công ty và quy định địa phương hiện hành