Senior Machine Learning Engineer

Присоединяйтесь к команде, превращая интернет-разведку в реальные решения в области безопасности. Платформа Censys, построенная на основе самой полной и точной карты Интернета в мире, обеспечивает видимость в реальном времени и действенные разведданные, необходимые для ускорения сортировки, расследования угроз, поиска злоумышленников и управления интернет-уязвимостью. Нам доверяют половина компаний из списка Fortune 500 и государственные учреждения по всему миру, и мы ищем людей, так же увлеченных решаемыми нами проблемами, как и мы.

Censys создает самую достоверную и надежную карту Интернета посредством IP-сканирования, DNS-запросов, веб-сканирования и сбора миллионов сертификатов. Censys была основана исследователями в области безопасности, увлеченными разработкой технологий, которые дают каждому возможность полностью понять свои цифровые риски и уязвимость. Индивидуальные пользователи и предприятия, а также все между ними, могут использовать эту силу для получения новой информации и инсайтов по мере развития Интернета, Интернета вещей (IoT) и облачных технологий. Мы — настоящая стартап-компания в области безопасности с корнями на Среднем Западе, и мы верим, что карта Интернета или карта активов вашей организации может быстро помочь организациям найти ответы, необходимые им для защиты от уязвимостей и рисков.

Местоположение: Данная позиция предполагает удаленную работу в пределах Соединенных Штатов.

Обзор роли:

Мы ищем старшего инженера по машинному обучению для создания моделей и систем на основе данных, которые помогут классифицировать, маркировать и обогащать огромные объемы интернет-данных, обеспечивая прямую ценность для клиентов и других подразделений нашей организации. Censys управляет распределенной инфраструктурой для глобального интернет-сканирования, и вы поможете нам продолжить нашу миссию по преобразованию необработанных интернет-телеметрических данных в высококачественные наборы данных, классификации и инсайты об Интернете в целом.

В Censys мы верим в итеративную работу, сохраняя при этом широкую перспективу. Мы расширяем нашу платформу данных для поддержки будущих продуктов и функций, которые делают Интернет более понятным, добавляя более богатый контекст и демонстрируя сложные взаимосвязи. Мы ищем человека, который любопытен, склонен к сотрудничеству и готов расти, внося свой вклад в нашу миссию.

Что вы будете делать:

• Создавать и улучшать модели машинного обучения и системы на основе данных, которые классифицируют, кластеризуют, маркируют и обогащают наблюдаемые в Интернете активы и услуги.
• Отвечать за проектирование и разработку прикладных рабочих процессов машинного обучения, которые преобразуют необработанные интернет-телеметрические данные в полезный контекст для внутренних систем и продуктов, ориентированных на клиентов.
• Сотрудничать с командами инженеров, исследователей, безопасности и продуктовыми командами, чтобы гарантировать, что мы создаем правильные модели, наборы данных и циклы обратной связи для улучшения покрытия и качества.
• Использовать свой опыт в области машинного обучения, анализа данных и разработки программного обеспечения для создания различных компонентов системы, включая конвейеры признаков, наборы данных для обучения, фреймворки оценки моделей, системы оценки достоверности и сервисы, работающие в облаке или локально.

Навыки, которыми вы обладаете:

• Более 5 лет опыта в области анализа данных, инженерии машинного обучения или разработки программного обеспечения с прикладными обязанностями в области машинного обучения.
• Опыт создания и развертывания моделей машинного обучения или статистических моделей в производственных средах.
• Опыт программирования на Go/Python и знакомство с практиками разработки программного обеспечения для создания поддерживаемых систем.
• Опыт работы с большими наборами данных и создания конвейеров данных для генерации признаков, обучения или инференса.
• Владение методами контролируемого и неконтролируемого обучения, такими как классификация, кластеризация, оценка схожести или обнаружение аномалий.
• Способность оценивать модели с использованием надежной статистики и понимать компромиссы, связанные с точностью, полнотой, правильностью и достоверностью.
• Способность писать понятный, тестируемый код с упором на поддерживаемость.
• Обладание сильными коммуникативными навыками и способность объяснять технические концепции, поведение моделей и компромиссы инженерам, исследователям и менеджерам по продуктам.

Что выделит вас среди других:

• Опыт создания систем классификации, обогащения или маркировки для «грязных» или частично маркированных данных.
• Опыт развертывания моделей в контейнерных средах, таких как Kubernetes.
• Опыт работы с как минимум одним облачным провайдером, таким как AWS, Azure или GCP.
• Знакомство с хранилищами признаков, обслуживанием моделей, рабочими процессами MLOps или инструментами для отслеживания экспериментов.
• Знакомство с данными, связанными с безопасностью, интернет-измерениями или сетевыми данными.

Для регионов с высокой стоимостью жизни (Сан-Франциско, Нью-Йорк и Сиэтл) ожидаемый диапазон заработной платы для этой должности составляет от 174 000 до 206 000 долларов США, плюс возможность получения бонуса и доли в компании (equity).

Для всех других местностей ожидаемый диапазон заработной платы для этой должности составляет от 151 000 до 191 000 долларов США, плюс возможность получения бонуса и доли в компании (equity).

Уровень должности и фактическая компенсация будут определяться на основе таких факторов, как индивидуальная квалификация, объективно оцененная в процессе собеседования (включая навыки и предыдущий соответствующий опыт, потенциальное влияние и объем роли), рыночный спрос и конкретное место работы. Указанный диапазон является ориентировочным, и диапазон для этой роли может быть изменен. Для должностей, доступных для удаленной работы, диапазон заработной платы локализуется в зависимости от места работы сотрудника с коэффициентом от 83% до 100% от диапазона. Пожалуйста, обсудите свое конкретное место работы с вашим рекрутером для получения дополнительной информации.

Censys предлагает конкурентоспособный пакет льгот для сотрудников, включая долю в компании, медицинское страхование, стоматологическое и офтальмологическое страхование, пенсионные накопления с участием компании, отпуск по уходу за ребенком, льготы по охране психического здоровья и благополучия, гибкий PTO и стипендию на профессиональное развитие. Censys также предлагает оплату в виде процентного вознаграждения для большинства должностей, связанных с продажами, и ежегодный бонус для сотрудников, не занимающих должности, связанные с продажами, которые соответствуют критериям.

Компенсации и льготы Censys могут меняться и могут быть изменены в будущем. Пожалуйста, посетите нашу страницу вакансий для получения более подробной информации.

Мы будем работать над тем, чтобы лицам с ограниченными возможностями предоставлялись разумные условия для подачи заявления на вакансию, участия в процессе собеседования, выполнения основных должностных функций и получения других льгот и привилегий при трудоустройстве. Если вам требуются специальные условия, пожалуйста, свяжитесь с вашим рекрутером. Эти модификации позволяют человеку с ограниченными возможностями иметь равные возможности не только получить работу, но и успешно выполнять свои должностные обязанности в той же степени, что и люди без инвалидности.

Чтобы обеспечить целостность нашего процесса найма и наладить более личный контакт, мы требуем, чтобы все кандидаты держали камеры включенными во время видеоинтервью. Кроме того, в случае найма мы будем рады пригласить вас в нашу штаб-квартиру в Анн-Арборе для очного онбординга.

Подавая заявку на эту вакансию, кандидат признает и соглашается с тем, что любые персональные данные, содержащиеся в его заявке или вспомогательных материалах, будут обрабатываться в соответствии с нашей Политикой конфиденциальности Censys.

Наши корни — в Анн-Арборе, штат Мичиган, а наши инновации подпитываются глобальными перспективами команды. Для этой должности мы открыты для удаленных сотрудников по всей континентальной части США. Мы ценим разнообразие и стремимся создавать инклюзивную среду для всех сотрудников. Censys является работодателем, предоставляющим равные возможности.

Примечание для внешних рекрутеров/агентств: В настоящее время мы не сотрудничаем с сторонними агентствами для этой роли и не будем принимать несанкционированные обращения. Мы просим вас не отправлять резюме или профили кандидатов нашей команде.

Проверка личности

В рамках нашего процесса найма все кандидаты, получившие предложение о работе, должны будут пройти проверку личности через CLEAR.

Уведомление о правах конфиденциальности в Калифорнии

В соответствии с Законом о конфиденциальности потребителей Калифорнии (CCPA) мы предоставляем вам уведомление о том, что мы собираем личную информацию от соискателей в деловых целях, включая оценку вашей кандидатуры на трудоустройство, проведение собеседований и, при необходимости, завершение процесса найма. Категории информации, которую мы можем собирать, включают идентификаторы (такие как имя и контактная информация), профессиональную информацию или информацию, связанную с работой (такую как история работы, образование и рекомендации), а также другую информацию, которую вы предоставляете в своем заявлении. Мы не продаем и не передаем вашу личную информацию. Для получения дополнительной информации о том, как мы используем и защищаем вашу личную информацию, а также о ваших правах в соответствии с CCPA, обратитесь к нашей Политике конфиденциальности.