Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
SonicWall
Пуна, Индия4 месяца назад
For more than 30 years, SonicWall has delivered a partner-first unified cybersecurity portfolio that helps SMBs, MSPs, and IT teams consolidate network security, endpoint security, security service edge (SSE), and threat response across hybrid environments. By bringing connected technology, real-time threat intelligence, automation, and expert services together, SonicWall helps organizations simplify security operations, achieve better security outcomes, and lower total cost of ownership. Backed by a global ecosystem of more than 17,000 partners, SonicWall delivers enterprise-grade protection built for SMB and mid-market realities. For more information, visit or follow us on X, LinkedIn, Facebook, and Instagram.
Role Overview As our lead AI/ML Engineer, you will design, build, and scale the intelligence layer powering our next-generation security products. You will turn complex datasets—including configurations, security alerts, and raw network logs—into production-ready AI capabilities that drive automated analysis, reasoning, and intelligent recommendations.
Key Responsibilities Architect AI Systems: Design and deploy robust Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines, agentic workflows, and LLM applications tailored to parse and reason over security telemetry and unstructured logs. Model Development & Tuning: Train, fine-tune, and evaluate ML/DL models for pattern matching, anomaly detection, and classification across massive, heterogeneous security datasets. Ensure AI Trust & Alignment: Implement strict guardrails, evaluation frameworks, and safety alignment techniques to ensure all model outputs and recommendations are deterministic, safe, and highly accurate. Establish MLOps: Build and maintain scalable ML pipelines (from data preprocessing to model monitoring in production), collaborating closely with Data and Product Engineers to ensure low-latency, secure inferences.
Required Experience & Skills Experience: 6+ years of professional experience deploying machine learning models into production, with 1+ years focused on LLMs and generative AI. Experience in the cybersecurity domain is highly valued. AI/NLP Stack: Deep expertise in Python, PyTorch/TensorFlow, and frameworks like LangChain, LlamaIndex, or Hugging Face. Data & Vector Systems: Hands-on experience with vector databases (e.g., Pinecone, Qdrant, Milvus) and semantic search strategies over complex, technical datasets. Production Engineering: Solid understanding of API design, containerization (Docker/Kubernetes), and cloud ML platforms (AWS SageMaker, Azure ML, or GCP Vertex AI). Mindset: A builder's mentality—comfortable setting technical direction, navigating ambiguity, and executing fast in a small team. SonicWall is an equal opportunity employer. We are committed to creating a diverse environment and are an equal opportunity employer. All qualified applicants receive consideration for employment without regard to race, color, ethnicity, religion, sex, gender, gender identity and expression, sexual orientation, national origin, disability, age, marital status, veteran status, pregnancy, or any other basis prohibited by applicable law. At SonicWall, we pride ourselves on recruiting a diverse mix of talented people and providing active security solutions in 100+ countries. Applicant Privacy Notice
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 3 320 000 до 4 980 000
Грейд
Lead
Опыт работы
от 6 лет
Формат работы
Удалённо, Гибрид, Офис
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Уже более 30 лет SonicWall предлагает партнерский портфель унифицированных кибербезопасных решений, который помогает малому и среднему бизнесу, поставщикам управляемых услуг (MSP) и ИТ-командам консолидировать сетевую безопасность, безопасность конечных точек, безопасность периметра (SSE) и реагирование на угрозы в гибридных средах. Объединяя подключенные технологии, информацию об угрозах в реальном времени, автоматизацию и экспертные услуги, SonicWall помогает организациям упростить операции по обеспечению безопасности, достичь лучших результатов в области безопасности и снизить общую стоимость владения. Опираясь на глобальную экосистему из более чем 17 000 партнеров, SonicWall предоставляет защиту корпоративного уровня, разработанную с учетом реалий малого и среднего бизнеса.
Для получения дополнительной информации посетите нас или подпишитесь на нас в X, LinkedIn, Facebook и Instagram.
В качестве ведущего инженера по ИИ/МО вы будете разрабатывать, создавать и масштабировать слой интеллекта, лежащий в основе наших продуктов безопасности нового поколения. Вы будете превращать сложные наборы данных — включая конфигурации, оповещения безопасности и необработанные сетевые журналы — в готовые к производству возможности ИИ, которые обеспечивают автоматизированный анализ, рассуждения и интеллектуальные рекомендации.
Архитектура ИИ-систем: Проектирование и развертывание надежных конвейеров Retrieval-Augmented Generation (RAG), агентских рабочих процессов и LLM-приложений, адаптированных для анализа и обработки данных телеметрии безопасности и неструктурированных журналов. Разработка и настройка моделей: Обучение, тонкая настройка и оценка моделей ML/DL для сопоставления с образцом, обнаружения аномалий и классификации на огромных, разнородных наборах данных безопасности. Обеспечение доверия и согласованности ИИ: Внедрение строгих механизмов контроля, фреймворков оценки и методов согласования безопасности для обеспечения детерминированности, безопасности и высокой точности всех выходных данных и рекомендаций моделей. Создание MLOps: Построение и поддержка масштабируемых конвейеров ML (от предварительной обработки данных до мониторинга моделей в производстве), тесное сотрудничество с инженерами по данным и продуктам для обеспечения безопасного вывода с низкой задержкой.
Опыт: Более 6 лет профессионального опыта внедрения моделей машинного обучения в производство, из которых более 1 года — сосредоточены на LLM и генеративном ИИ. Опыт в области кибербезопасности высоко ценится. AI/NLP Stack: Глубокие знания Python, PyTorch/TensorFlow и фреймворков, таких как LangChain, LlamaIndex или Hugging Face. Системы данных и векторов: Практический опыт работы с векторными базами данных (например, Pinecone, Qdrant, Milvus) и стратегиями семантического поиска по сложным техническим наборам данных. Производственная инженерия: Глубокое понимание проектирования API, контейнеризации (Docker/Kubernetes) и облачных платформ ML (AWS SageMaker, Azure ML или GCP Vertex AI). Образ мышления: Менталитет создателя — комфортное определение технического направления, навигация в неопределенности и быстрое выполнение задач в небольшой команде.