Ingeniero de Aprendizaje Automático

La oportunidad

El equipo de Toma de Control de Cuenta de Abnormal Security está definiendo la próxima generación de seguridad para el Software como Servicio y las ofertas en la nube. Las empresas de todos los tamaños han comenzado a adoptar ofertas en la nube desde Google Docs hasta Box y Slack: el trabajo que antes se realizaba en un solo edificio de oficinas o detrás de un firewall ahora se produce en Internet abierto, y los criminales son muy conscientes de las oportunidades para robar datos, secuestrar información financiera importante y comprometer a las empresas que utilizan estos servicios en la nube. Ayúdanos a construir una nueva capa de protección que brinde a las empresas el mismo nivel de seguridad para sus ofertas en la nube que los productos líderes en la industria de Abnormal Security hacen en el espacio de seguridad de correo electrónico.

Estamos buscando agregar un Ingeniero de Aprendizaje Automático a nuestro equipo de Detección de Toma de Control de Cuenta (ATO). La misión del equipo de Detección de ATO es proporcionar una eficacia de detección de ataques de clase mundial para enfrentar el rápido avance del panorama de ataques utilizando una combinación de modelos generalizables y con entrenamiento automático, así como detectores específicos para categorías de ataque de alto valor. Este equipo está resolviendo un problema de detección de múltiples capas - desde la modelización de patrones de comunicación para establecer parámetros a nivel de toda la empresa, hasta la normalización a través de múltiples fuentes de eventos, hasta el uso de información contextual para evitar falsos positivos (por ejemplo, comparando ubicaciones de inicio de sesión inusuales con registros de viaje). Este papel equilibra la línea entre la velocidad y la excelencia.

Acerca de ti

Eres alguien que quiere hacer un impacto. Te apasiona resolver problemas de los clientes y tienes un conjunto emergente de habilidades en torno al aprendizaje automático, la ingeniería de software y la ciencia de datos. Quieres aplicar esas habilidades en un problema que deje el mundo en un mejor lugar.

¡Eres humilde y quieres aprender! Este es uno de tus primeros trabajos, quizás tu primer trabajo en realidad, y sabes que hay un montón de habilidades que adquirir y conocimientos que crecer y quieres hacerlo lo más rápido posible. Haces preguntas. Tomas notas. Tienes un enfoque activo y curioso hacia tu trabajo y como resultado creces más rápido que la persona promedio.

Somos un equipo con recursos limitados: estamos construyendo un nuevo producto desde cero, lo que significa que debes sentirte cómodo con un nivel de incertidumbre más allá de lo que encontrarías en una empresa más madura o incluso en un equipo más maduro en Abnormal. No todos los proyectos vendrán con un PRD bien definido; se espera y esperamos que este ingeniero investigue y averigüe qué hacer. Esto también significa que, ocasionalmente, te pediremos que hagas cosas que pueden no encajar estrictamente en el papel de un "ingeniero de aprendizaje automático", puede que signifique participar en una llamada con un cliente, o investigar para ayudar a solucionar un error en la interfaz de usuario.

También somos un equipo no solo remoto, sino muy distribuido, por lo tanto, necesitarás tener excelentes habilidades de comunicación tanto verbales como escritas. Deberás sentirte igual de cómodo en una llamada por Zoom como al escribir una propuesta de proyecto de una sola página para compartir con el equipo y recibir comentarios técnicos.

En este trabajo, traerás estas habilidades

Habilidades/Experiencia - Requeridas:

• Excelentes habilidades de ingeniería de software
  • Fuertes fundamentos de ciencias de la computación
  • Fluidez con Python y bibliotecas de aprendizaje automático como numpy y scikit-learn
  • Familiaridad con el uso de marcos de procesamiento de datos como Pandas y Spark
  • Enfoque sistemático para depurar tanto problemas de datos como de sistema con modelos de ML o heurísticas
  • Escribir código que sea fácilmente testeable y entendible por otros ingenieros
• Formación académica en aprendizaje automático (Licenciatura en Ciencias de la Computación o campos relacionados)
  • Experiencia práctica en la formación y ajuste de modelos
  • 1+ años de experiencia o 2+ pasantías para desarrollar estas habilidades en un entorno de producción
• Interés en la seguridad y en detener a los malos actores

Habilidades - Buenas de tener:

• Experiencia en ajustar un sistema de aprendizaje automático en un entorno de producción
• Maestría en Ciencias de la Computación o campo relacionado
• Experiencia trabajando en un entorno de startup
• Familiaridad con LLMs

Esta posición no es:

• Un rol centrado en la optimización de modelos de aprendizaje automático existentes
• Un rol orientado a la investigación que esté separado en dos pasos del producto o del cliente
• Un rol de ciencia de datos/estadísticas conoce rol de ML

Responsabilidades del rol

Como Ingeniero de Aprendizaje Automático en el equipo de ATO, cumplirás con:

• Diseñar e implementar sistemas que combinen reglas, modelos, ingeniería de características, e insumos de negocios y productos en un producto de detección de ATO, con la guía de ingenieros senior
• Construir sistemas de detección de ataques capaces de destacar actividad sospechosa y rara (uno en un millón) con 95%+ de precisión & <1 minuto de latencia en la corriente de eventos
• Entender la naturaleza de los ataques y diseñar características para calibrar el comportamiento en nuestros clientes de múltiples industrias, con diferentes patrones de uso para proporcionar un rendimiento consistente
• Escribir código teniendo en cuenta la facilidad de prueba, la legibilidad, los casos extremos y los errores, como las derivaciones de características entre los datos en línea/fuera de línea.
• Contribuir en otras áreas de la pila: construir y depurar tuberías de datos, o presentar resultados a los clientes en nuestras herramientas cuando se presente la ocasión
• Participar en la construcción de un motor de detección de clase mundial en todas las capas - calidad de datos, ingeniería de características, desarrollo de modelos, experimentación y operación
• Trabajar con ingenieros de infraestructuras y sistemas para desarrollar las agregaciones de características adecuadas para alimentar el sistema de detección
• Crear un ambiente de trabajo mágico con colegas y un proceso de entrevista memorable para los candidatos

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