Ingénieur Senior MLOps

À propos de SecurityScorecard :

SecurityScorecard est le leader mondial des évaluations en matière de cybersécurité, avec plus de 12 millions d'entreprises continuellement évaluées, opérant dans 64 pays. Fondée en 2013 par les experts en sécurité et en risque Dr. Alex Yampolskiy et Sam Kassoumeh et financée par des investisseurs de premier plan, la technologie d'évaluation brevetée de SecurityScorecard est utilisée par plus de 25 000 organisations pour l'auto-surveillance, la gestion des risques de tiers, les rapports aux conseils d'administration et la souscription d'assurances en matière de cybersécurité ; rendant ainsi toutes les organisations plus résilientes en leur permettant de facilement trouver et corriger les risques de cybersécurité sur l'ensemble de leur empreinte numérique.

Son siège social est situé à New York City, notre culture a été reconnue par le magazine Inc comme étant un "Best Workplace", par Crain's NY comme étant un "Best Places to Work in NYC", et comme l'une des 10 start-ups SaaS les plus en vogue à New York pour deux années consécutives. Plus récemment, SecurityScorecard a figuré sur la liste annuelle desEntreprises les plus innovantes du monde en 2023 et sur la liste des 50 lieux de travail les plus engagés en 2023 de Achievers, qui récompense les “employeurs avant-gardistes pour leur engagement indéfectible envers l'engagement des employés. " SecurityScorecard est fière d'être financée par des investisseurs de premier ordre tels que Silver Lake Waterman, Moody's, Sequoia Capital, GV et Riverwood Capital.

A propos du poste :

Nous recherchons un ingénieur MLOps senior expérimenté pour rejoindre notre équipe de sciences des données. Dans ce rôle, vous collaborerez avec une équipe pluridisciplinaire d'ingénieurs en machine learning, d'ingénieurs en données et de chercheurs en sciences des données. Vous collaborerez avec d'autres experts pour concevoir, construire, déployer et opérer des pipelines de production et des systèmes de microservices dans le respect des meilleures pratiques en matière de MLOps. Vous construirez et gérerez une infrastructure comprenant des magasins de fonctionnalités, un maillage de données et notre plate-forme IA, en créant des automatisations pour la formation, la livraison et la mise à jour de nos modèles de machine learning. Si vous êtes un résolveur de problèmes, un communicateur efficace et que vous êtes enthousiaste à l'idée de stimuler les avancées en matière d'IA et de machine learning dans le domaine de la sécurité, nous voulons que vous rejoigniez notre équipe.

Ce que vous ferez :

• Assumez et dirigez la création, le fonctionnement et la maintenance de projets d'infrastructure critique et l'automatisation pour l'équipe de sciences des données afin d'habiliter la recherche en sciences des données et la livraison de modèles de machine learning.
• Formez et encadrez les membres de l'équipe dans l'application des meilleures pratiques en matière d'exploitation et de sécurité.
• Fournissez des revues de code et des commentaires sur les demandes d'extraction Github.
• Identifiez les opportunités d'amélioration technique et de mise en œuvre du processus.
• Connaissance et application des meilleures pratiques telles que les conteneurs immuables, l'infrastructure en tant que code, les applications sans état et l'observabilité du logiciel.
• Ajustez les performances des systèmes distribués à grande échelle pour atteindre des indicateurs de niveau de service tels que la stabilité, la disponibilité, l'évolutivité et la faible latence tout en gardant les coûts sous contrôle.
• Amélioration continue des processus de CI/CD pour automatiser les builds et les déploiements.
• Collaborez avec les scientifiques et les ingénieurs pour comprendre les KPI et configurer l'observabilité, la surveillance et l'alerte pour soutenir les opérations.
• Configurer Terraform / Kubernetes et les outils associés pour soutenir les pipelines de données, les magasins de fonctionnalités, le maillage de données et la livraison des modèles de machine learning.
• Diagnostiquez et corrigez les problèmes de réseau ou communiquez clairement les problèmes de manière à ce que les équipes informatiques centralisées puissent les résoudre.
• Décomposez les abstractions de la couche système pour enquêter et déterminer les causes profondes des problèmes et résoudre les problèmes de performance complexes des systèmes distribués.

Ce que nous attendons de vous :

• 4-5+ années d'expérience en MLOps / DevOps dans le cloud (AWS, GCP ou Azure).
• Expérience avec Apache Spark et l'infrastructure de streaming de données de grande taille (data lakes, Snowflake, Databricks, S3).
• Expérience en environnement de production avec Amazon Web Services (AWS) ou équivalent.
• Expérience dans le soutien des magasins de données tels que RDMBS (Postgres), KVS (Cassandra / ScyllaDB) et les files d'attente / streaming (Kafka).
• Compétence en matière de Terraform, Git, Python, bash / scripting shell et conteneurs Docker.
• Expérience avec les processus CI/CD (Jenkins, Ansible) et les outils de configuration automatisée (Terraform, Ansible, etc.).
• Expérience de la mise en place d'une orchestration de conteneurs (AWS ECS, Kubernetes / K8s).
• Compétent dans la création de tableaux de bord et la surveillance avec des outils tels que Prometheus et DataDog.
• Capable de planifier les infrastructures futures et de projeter les délais.
• Capacité à travailler avec notre équipe hautement collaborative.
• Excellentes compétences en communication écrite et verbale.
• Volonté d'enseigner et de former les autres.

Qualifications préférées :

• Vous avez une licence ou plus en informatique, STEM ou dans un domaine connexe.
• Vous avez mis en œuvre un maillage de données et des magasins de fonctionnalités.
• Bonne compréhension des concepts de réseautage, notamment des couches OSI, des pare-feu, du DNS, du DNS à horizon divisé, du VPN, de la mise en réseau, du BGP, etc.
• Vous maîtrisez des outils tels que Airflow, Argo, Kubefllow, MLFlow et les bases de données vectorielles.

Avantages :

Selon chaque pays, nous offrons un salaire compétitif, des options d'achat d'actions, des avantages de santé, et du temps libre illimité, un congé parental, des remboursements de frais de scolarité, et bien plus encore !

SecurityScorecard s'engage en faveur de l'égalité des chances en matière d'emploi et valorise la diversité. Nous pensons que notre équipe est renforcée grâce à l'embauche et à la rétention de collaborateurs issus de divers horizons, compétences, idées et perspectives. Nous prenons des décisions d'embauche basées sur le mérite et nous ne discriminons pas en fonction de la race, de la couleur, de la religion, de l'origine nationale, du sexe ou du genre (y compris la grossesse), de l'identité ou de l'expression de genre (y compris le statut de transgenre), de l'orientation sexuelle, de l'âge, du statut marital, du statut de vétéran, de l'état d'invalidité ou de toute autre catégorie protégée en vertu de la loi applicable.

Nous prenons également en compte les candidatures de personnes ayant des antécédents judiciaires, conformément à la loi applicable. Nous nous engageons à fournir des aménagements raisonnables aux personnes handicapées dans nos procédures de candidature à un emploi. Si vous avez besoin d'aide ou d'un aménagement en raison d'un handicap, veuillez contacter [email protected].

Toutes les informations que vous soumettez à SecurityScorecard dans le cadre de votre candidature seront traitées conformément à la politique de confidentialité de l'entreprise et à la loi applicable.

SecurityScorecard n'accepte pas de curriculum vitae non sollicités provenant d'agences d'emploi. Veuillez noter que nous ne fournissons pas de parrainage pour l'immigration pour ce poste.

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