Principal ML Engineer

Название: Ведущий ML-инженер Местоположение: Соединенные Штаты Америки - Огайо - Колумбус

Местоположение: Соединенные Штаты Америки - Огайо - Колумбус Занятость: Полный рабочий день

Ведущий инженер по машинному обучению

О Mimecast

Защита того, что создают люди, — это важно, и сейчас это сложнее, чем когда-либо прежде. ИИ-агенты теперь действуют со скоростью машин, обладая доступом на уровне человека, и небольшая оплошность может стать очень публичной. Мы пресекаем киберпреступную деятельность до того, как это произойдет. Мы мыслим быстро, мыслим масштабно и всегда требуем большего от себя. Мы усердно работаем, достигаем результатов и повторяем. Мы растем с настоящей решимостью и делаем успех вполне достижимым. Мы подталкиваем друг друга к совершенствованию и ожидаем ответной реакции в сообществе, построенном на уважении, где каждый важен.

Защищено.

Обзор

В качестве ведущего инженера по машинному обучению вы будете определять техническое направление возможностей Mimecast в области ML, включая наши продукты GCI или продукты для обнаружения продвинутых угроз электронной почты. Это роль старшего индивидуального участника: вы будете решать самые сложные задачи моделирования и систем от начала до конца, определять архитектуру, на основе которой строят другие инженеры, и быть техническим авторитетом для руководства продуктом и инжинирингом, когда направление неочевидно.

Наш ML для обнаружения угроз работает на общей платформе обогащения ИИ Mimecast — инфраструктуре обнаружения и извлечения, обслуживающей модели во всем наборе продуктов. Вы будете работать на стыке прикладного ML, продакшн-обслуживания моделей и междисциплинарной интеграции, принимая архитектурные решения, которые выдержат нагрузку продакшена и обязательства перед клиентами. Mimecast — это инженерная организация, ориентированная на ИИ. Вы будете использовать инструменты разработки ИИ, включая Claude Code, Cursor и интеграции MCP, в своей повседневной работе и устанавливать рабочие процессы, шаблоны и стандарты качества для команды. Вы также будете проектировать продуктовые системы, используя LLM и агентские шаблоны.

От сотрудников ожидается работа в офисе не менее двух дней в неделю. Это способствует сотрудничеству, общению, производительности и обучению; стимулирует инновации и творчество внутри команд и между ними; знакомит сотрудников с приоритетами, выходящими за рамки их непосредственной сферы; и поддерживает важные межличностные отношения и связи.

Что вы будете делать

• Разрабатывать и владеть ML-системами от начала до конца, от стратегии сбора, очистки и маркировки данных до инжиниринга признаков, разработки моделей, развертывания и мониторинга.
• Определять ML-архитектуру в области проектирования моделей, обслуживания и окружающих систем, оптимизируя точность, задержку и пропускную способность для сильно несбалансированных данных обнаружения угроз.
• Устанавливать техническое направление для продакшн-обслуживания моделей с использованием AWS SageMaker, NVIDIA Triton Inference Server, ансамблевых/KServe шаблонов, защищенных образов контейнеров и интеграции со слоями обогащения и шлюза.
• Проводить бенчмаркинг и прототипирование альтернатив для снижения рисков основных решений, а затем предоставлять руководству обоснованные технические рекомендации.
• Устанавливать воспроизводимые ML-стандарты, включая версионированные наборы данных, данные, разделенные по регионам, и общие рабочие процессы экспериментов.
• Сделать наблюдаемость моделей и измерение их эффективности первостепенными задачами с помощью распределенной трассировки, метрик, независимых от пороговых значений, захвата необработанных полезных данных и мониторинга реальных регрессий.
• Отвечать за планирование мощностей и стратегию развертывания, включая пропускную способность на ядро или GPU, запас по загрузке, обеспечение пиковой нагрузки и поэтапное развертывание канареечных или теневых версий в регионах.
• Диагностировать инциденты в продакшене, устранять выявленные структурные недостатки и выступать в качестве основного рецензента и наставника по всему коду ML.
• Сотрудничать с отделами продукта, платформенной разработки и смежными командами для формирования дорожной карты и сообщения о технической сложности и бизнес-влиянии через руководство инжинирингом и продуктом.

Что вы принесете

• Широкие знания архитектур Transformer, RNN, CNN, обобщенных линейных моделей и градиентно-бустированных деревьев, с умением выбирать правильный подход к проблеме, а не полагаться на самую большую модель.
• Глубокое владение Python и уверенное знание PyTorch, Hugging Face Transformers и инструментов NLP, а также рабочее знание ONNX Runtime, квантования, такого как FP16, и ускорения инференса.
• Опыт работы с плотным и лексическим поиском, включая эмбеддинги, векторные индексы и поиск ближайших соседей (approximate nearest neighbor search), BM25, TF-IDF и гибридные подходы.
• Опыт работы с наборами данных, превышающими два миллиона примеров, и сильно несбалансированными данными, с использованием строгих методов оценки для компромиссов между точностью (precision) и полнотой (recall), выбора пороговых значений и предотвращения утечки тестовых данных.
• Подтвержденный опыт владения продакшн-системами ML на AWS, включая SageMaker, S3, Athena, Lambda, Glue, Kinesis и Bedrock, с использованием Terraform, IAM, контейнеров и развертывания на базе Kubernetes.
• Рабочее знание фреймворков обслуживания моделей, таких как TorchServe, FastAPI и NVIDIA Triton Inference Server/KServe, а также компромиссов между пропускной способностью, эффективностью использования GPU, гибкостью и скоростью итераций.
• Практический опыт работы с CUDA-нагрузками в продакшене, включая согласованность драйверов, инструментария и среды выполнения; проброс GPU в контейнерах; отладку сбоев GPU; и повышение утилизации GPU.
• Свободное владение AI-нативными инструментами разработки и современными паттернами LLM-приложений, включая чат-комплешн в стиле OpenAI и API для структурированного вызова инструментов/функций, MCP и фреймворки агентов.
• Подтвержденное техническое лидерство в качестве индивидуального участника, включая определение направления, наставничество инженеров разного уровня опыта и сообщение о технических решениях и их бизнес-влиянии техническим и исполнительным аудиториям.
• Понимание работы с конфиденциальными данными в соответствии с основными сервисными соглашениями и требованиями соответствия.
• Степень Ph.D. или магистра в количественной дисциплине, такой как компьютерные науки, статистика или математика, с существенным опытом применения продвинутого ML к продакшн-задачам; или эквивалентная глубина, продемонстрированная через степень бакалавра и более длительный послужной список. Мы ценим продемонстрированный технический авторитет выше конкретного количества лет.

Базовый диапазон заработной платы для этой должности составляет от 172 000 до 258 000 долларов США плюс льготы. Этот диапазон представляет собой минимальную и максимальную компенсацию для новых сотрудников на этой должности. Должность также может иметь право на участие в планах стимулирования и дополнительные льготы в соответствии с политикой компании и местным законодательством. Диапазоны заработной платы определяются должностью, уровнем и местоположением, при этом индивидуальная компенсация также зависит от таких факторов, как квалификация, опыт и навыки. Окончательные предложения будут отражать эти соображения и могут варьироваться соответственно.

Принадлежность к Mimecast

Кибербезопасность — это коллективные усилия. Вот почему мы стремимся создавать инклюзивное, разнообразное сообщество, которое приветствует и ценит всех — кроме, конечно же, киберпреступников.

Мы гордимся тем, что являемся работодателем, предоставляющим равные возможности и проводящим позитивную дискриминацию, и призываем вас присоединиться к нам независимо от вашего происхождения. Мы особенно приветствуем кандидатов из традиционно недопредставленных групп.

Мы относимся ко всем одинаково: ваша раса, возраст, религия, сексуальная ориентация, гендерная идентичность, способности, семейное положение, национальность или любая другая защищенная характеристика не повлияют на вашу заявку.

Если вам требуются какие-либо корректировки или приспособления из-за инвалидности или по любой другой причине, которая может помочь вам в процессе собеседования, пожалуйста, сообщите нам, отправив электронное письмо по адресу контакт рекрутера.

В связи с определенными обязательствами перед нашими клиентами, предложение о работе будет зависеть от успешного прохождения вами применимых проверок биографических данных, проводимых в соответствии с местным законодательством.

В Массачусетсе незаконно требовать или проводить проверку на детекторе лжи в качестве условия трудоустройства или продолжения трудоустройства.