Machine Learning Engineer II

Должность: Инженер машинного обучения II Местоположение: 3 локации

Местоположение: Соединенные Штаты Америки — Огайо — Колумбус Местоположение: Соединенные Штаты Америки — Массачусетс — Лексингтон Местоположение: Соединенные Штаты Америки — Миннесота — Миннеаполис Занятость: Полная

Инженер машинного обучения II – Разработка продукта Incydr

Mimecast находится на переднем крае индустрии кибербезопасности, предоставляя инновационные решения для защиты бизнеса и частных лиц от развивающихся угроз. Наша миссия — предоставить организациям безопасные и масштабируемые технологии, которые остаются устойчивыми перед лицом кибервызовов.

Мы ищем Инженера машинного обучения II для присоединения к нашей команде разработки продукта, работающей над Incydr, нашим продуктом для управления рисками со стороны инсайдеров. На этой должности вы возьмете на себя роль «full-stack» специалиста по данным, которая часто потребует от вас сбора и очистки необработанных данных, взаимодействия с внутренними и внешними партнерами для получения меток для этих данных, разработки моделей машинного обучения и статистических моделей, развертывания моделей в производственной среде и мониторинга производительности моделей. Помимо ваших технических навыков, вам будет предложено руководить инициативами на основе ML, которые используются во всех наших решениях. Ожидается, что вы будете понимать бизнес-контекст и проблемы, а также предлагать практические решения. Вы также будете сотрудничать с другими командами разработчиков и кросс-функциональными командами для предоставления функций, которые приносят ценность нашим клиентам и помогают им обеспечить безопасность культуры совместной работы.

Инженерия с фокусом на ИИ в Mimecast

Mimecast — это инженерная организация с фокусом на ИИ. Инженеры машинного обучения в Mimecast ежедневно используют инструменты разработки ИИ — для изучения идей, быстрого прототипирования, интерпретации данных и результатов экспериментов, чтобы с ясностью и скоростью продвигать работу над моделями. Так мы работаем; это не дополнение. Вы будете создавать системы, которые встраивают ИИ непосредственно в продукт, включая LLM и агентные модели. Свободное владение проектированием современных ИИ-архитектур — включая LLM и агентные системы — является основным требованием к работе с первого дня.

Что вы будете делать:

• Исследовать, проектировать, разрабатывать и поддерживать передовые модели машинного обучения, оптимизированные по точности, задержке и пропускной способности.
• Обучать, оценивать и дорабатывать модели, используя лучшие практики в выборе моделей, валидации и оптимизации производительности.
• Предоставлять рекомендации и стратегии для управления масштабируемостью, настройкой и другими конфигурациями в рамках инфраструктуры данных.
• Быть в курсе последних достижений в области ML/AI и проактивно внедрять инновационные идеи и концепции из текущих исследований.
• Проектировать и внедрять надежные, сквозные конвейеры данных и ML, способные обрабатывать потоки данных в реальном времени.
• Собирать, очищать и выполнять инжиниринг признаков для необработанных данных, используя различные инструменты и фреймворки для работы с данными.
• Производить и развертывать ML-модели, обеспечивая бесшовную интеграцию с существующими системами.
• Мониторить развернутые модели на предмет эффективности, пропускной способности и задержки, и при необходимости вносить итерации для поддержания оптимальной производительности.
• Понимать и влиять на решения по программной архитектуре, чтобы обеспечить обработку и анализ больших объемов данных.
• Руководить и выполнять ML-проекты от концепции до производственного развертывания, оказывая влияние на тысячи клиентов.
• Менторить и направлять младших членов команды, устанавливать и продвигать лучшие практики, а также способствовать развитию культуры непрерывного обучения и совершенствования.
• Сотрудничать с различными командами, включая Product, Engineering, Marketing, Customer Success и Sales, для разработки предиктивных моделей, ориентированных на клиента.
• Самостоятельно работать с Product для концептуализации, исследования и разработки новых функций, которые приносят пользу бизнесу.
• Четко и эффективно доносить сложные технические концепции, в том числе регулярно проводить сессии обмена знаниями для ML-экспертов и инженеров из разных команд.
• Сотрудничать с коллегами по всей организации разработки продукта, включая владельцев продуктов, дизайнеров пользовательского интерфейса/пользовательского опыта, аналитиков по обеспечению качества, технических писателей и представителей клиентов.
• Самостоятельно определять, формировать и приоритизировать свою работу с минимальным контролем, демонстрируя сильные навыки самоуправления и ответственности.
• Проактивно устанавливать прочные отношения с ключевыми заинтересованными сторонами, быстро налаживая доверие и взаимопонимание в организации.
• Проявлять инициативу в изучении новых технологий и методологий, делиться инсайтами и способствовать развитию культуры любознательности и роста.
• Способствовать развитию командной среды, где все разделяют ответственность, поддерживают друг друга и стремятся к совершенству.
• Менторить и поддерживать младший персонал, помогая им развивать свои навыки и уверенность.
• Продвигать поддерживающую и инклюзивную командную культуру, поощряя открытую обратную связь и постоянное совершенствование.

Что вы принесете с собой:

• Наличие степени Ph.D. или Master’s в количественной дисциплине (например, компьютерные науки, статистика или математика) с минимальным опытом работы четыре года в применении передовых методов машинного обучения к реальным отраслевым задачам, или наличие степени Bachelor’s с опытом работы не менее шести лет в соответствующей области.
• Демонстрировать продвинутое владение программированием на Python, C++, Java или Kotlin, а также иметь практический опыт работы с ведущими инструментами и фреймворками, включая PyTorch, NLTK, Spacy, OpenCV, Tesseract и Huggingface.
• Продемонстрировать глубокое понимание линейной алгебры, стохастической оптимизации и теории вероятностей, с подтвержденной способностью применять эти концепции в практических реальных решениях.
• Обладать глубокими теоретическими и практическими знаниями статистического вывода и машинного обучения, с опытом в области прогнозирования, анализа временных рядов, проверки гипотез, обнаружения аномалий, классификации и регрессии.
• Иметь опыт работы с большими наборами данных (более двух миллионов обучающих примеров) и эффективного управления сильно несбалансированными данными.
• Уверенно использовать сервисы данных AWS, такие как ECS, Kinesis, Lambda, S3, Glue, Sagemaker, Bedrock, Athena, RDS и Redshift, для масштабируемой обработки данных и развертывания.
• Демонстрировать опыт в проектировании и развертывании масштабируемых генеративных ИИ-сервисов с использованием таких фреймворков, как Langchain, Llamaindex, n8n и springAI.
• Продемонстрировать способность разрабатывать и поддерживать инфраструктуру как код (Infrastructure as Code) для автоматизации и оптимизации развертывания сервисов, принадлежащих команде.
• Иметь опыт использования систем контроля версий для эффективного управления кодовой базой и совместной работы над ней.
• Иметь глубокое понимание работы с конфиденциальными данными в соответствии с основными соглашениями об обслуживании и требованиями соответствия.
• Проявить исключительные аналитические способности и навыки решения проблем, с дотошным вниманием к деталям и точности.
• Продемонстрировать интеллектуальную любознательность и сильный менталитет роста, с подтвержденной способностью быстро обучаться в динамичных, слабо структурированных средах.
• Взять на себя ответственность за результаты и продемонстрировать подотчетность как неотъемлемый член совместной команды.
• Успешно работать в кооперативной рабочей среде, охотно предлагая и запрашивая помощь для достижения общих целей.
• Адаптироваться к меняющимся приоритетам и требованиям в быстро меняющейся среде.
• Эффективно и уверенно общаться с нетехническими коллегами и заинтересованными сторонами.
• Проявить искреннюю страсть к проектированию и созданию надежных, высококачественных решений.
• Преуспевать как в совместной, так и в самостоятельной работе, обладая выдающимися коммуникативными навыками и умением работать в команде.
• Четко излагать сложные технические концепции для коллег в письменной и устной форме.
• Эффективно доносить бизнес-последствия технических решений до нетехнической аудитории.

Что мы предлагаем:

Присоединяйтесь к нашей команде разработки Incydr, чтобы ускорить свой карьерный рост, работая с передовыми технологиями и участвуя в проектах, которые оказывают реальное влияние на клиентов. Вы будете погружены в динамичную среду, которая признает и отмечает ваши достижения.

Mimecast предлагает формальные возможности обучения и обучения "на рабочем месте", имеет комплексный пакет льгот, который помогает нашим сотрудникам и членам их семей поддерживать здоровый образ жизни, и, что важно — работу в кросс-функциональных командах для расширения ваших знаний!

Наша гибридная модель:

Мы предоставляем вам гибкость для сбалансированной, здоровой жизни благодаря нашей гибридной модели работы, которая поддерживает как совместную командную работу, так и индивидуальную гибкость. Ожидается, что сотрудники будут посещать офис как минимум два дня в неделю, потому что совместная работа вживую:

• Способствует культуре сотрудничества, общения, результативности и обучения.
• Стимулирует инновации и креативность внутри команд и между ними.
• Знакомит сотрудников с приоритетами за пределами их непосредственной сферы.
• Обеспечивает важные межличностные отношения и связи друг с другом и нашим сообществом!

Базовая зарплата для этой должности составляет от 124 000 до 186 000 долларов США плюс льготы. Этот диапазон представляет собой минимальную и максимальную компенсацию для новых сотрудников на этой должности. Должность также может давать право на участие в планах стимулирования и дополнительные льготы в соответствии с политикой компании и местными нормативными актами. 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 соответствующим образом.

Принадлежность к Mimecast

Кибербезопасность — это коллективные усилия. Именно поэтому мы стремимся к созданию инклюзивного, разнообразного сообщества, которое чествует и приветствует всех — кроме киберпреступников, конечно.

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

Мы относимся ко всем одинаково: ваша раса, возраст, религия, сексуальная ориентация, гендерная идентичность, способности, семейное положение, национальность или любые другие защищенные характеристики 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 применимых проверок биографии, проводимых в соответствии с местным законодательством.

В Массачусетсе незаконно требовать или проводить проверку на детекторе лжи как условие трудоустройства или продолжения трудоустройства.