Data Analyst (Remote, ROU)

#WeAreCrowdStrike y nuestra misión es detener las violaciones de seguridad. Como líder global en ciberseguridad, CrowdStrike ha revolucionado la industria. Nuestra plataforma líder en el mercado, nativa de la nube, ofrece una protección inigualable contra ataques cibernéticos sofisticados. Buscamos individuos apasionados con un enfoque implacable en la innovación y un profundo compromiso con la satisfacción del cliente para unirse a nosotros en dar forma al futuro de la ciberseguridad.

Reconocida como uno de los mejores lugares para trabajar, CrowdStrike se dedica a fomentar una cultura inclusiva, con prioridad en el trabajo remoto, que te permite equilibrar trabajo y vida mientras avanzas en tu carrera. ¿Interesado en unirse a una empresa que establece estándares industriales y lidera con integridad? Sé parte de una misión que importa - un equipo, una lucha.

Estamos contratando un Analista de Datos para nuestro Centro de Investigación en IA Generativa. Esta posición junior/entrada ofrece oportunidades de rápido crecimiento profesional. Como Analista de Datos, te centrarás en el etiquetado de datos y corpus, apoyando nuestros modelos de lenguaje grande (LLMs) e iniciativas de ciberseguridad. Tu rol es crítico para mejorar nuestros productos al asegurar la exactitud y calidad de los datos utilizados para entrenar modelos y detectar amenazas. Te mentoraremos y capacitaremos en temas de seguridad según sea necesario. Un fuerte interés en nuestra misión y disposición para satisfacer las necesidades de nuestros equipos de producto y clientes es esencial.

¡Si eres un ingeniero que prospera con desafíos técnicos y quiere trabajar a gran escala, aplica ahora!

El proceso de entrevista incluye etapas tanto en línea como presenciales, donde sea aplicable.

• Etiquetar y anotar conjuntos de datos relacionados con ciberseguridad para tareas de análisis y aprendizaje automático.
• Asegurar la precisión y consistencia del etiquetado en varios conjuntos de datos incluyendo datos de inteligencia de amenazas, informes de incidentes y registros de red.
• Recopilar datos de múltiples fuentes de ciberseguridad, incluidas fuentes de inteligencia de amenazas, registros y informes internos.
• Limpiar y preprocesar datos para análisis y modelado.
• Realizar análisis exploratorio de datos para identificar patrones y perspectivas relacionadas con amenazas y vulnerabilidades de ciberseguridad.
• Utilizar métodos estadísticos para interpretar datos e identificar posibles problemas de seguridad.
• Crear y mantener paneles de control e informes para comunicar hallazgos a los interesados en ciberseguridad.
• Desarrollar visualizaciones de datos claras y concisas, resaltando métricas y tendencias clave de seguridad.
• Colaborar estrechamente con analistas, científicos de datos e ingenieros para apoyar sus necesidades de datos.
• Apoyar la implementación y optimización de la tubería de MLOps, aprovechando las perspectivas de datos para desplegar, monitorear y escalar modelos de aprendizaje automático.
• Participar en reuniones de equipo y contribuir a la planificación de proyectos con perspectivas basadas en datos.
• Documentar procesos, metodologías y hallazgos de actividades de análisis de datos.
• Mantener registros claros de fuentes de datos, pasos de limpieza y criterios de etiquetado para reproducibilidad y auditoría.

• Título universitario en Ciencias de la Computación o un campo STEM relacionado.
• Competencia en herramientas de manipulación y análisis de datos (por ejemplo, Python, SQL).
• Familiaridad con bibliotecas y marcos relevantes (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch).
• Experiencia con herramientas de etiquetado y anotación de datos.
• Fuertes habilidades analíticas y de resolución de problemas, con una comprensión de los conceptos de ciberseguridad.
• Excelentes habilidades de comunicación y colaboración.
• Atención al detalle y compromiso con la precisión de los datos.

(No es obligatorio conocer todo; una capacidad robusta para aprender es esencial)

• Python
• SQL
• Herramientas de etiquetado y anotación de datos como Labelbox, Prodigy
• Herramientas de análisis y visualización de datos como Pand