Senior Engineering Manager - Machine Learning Infra

Abnormal Security, pionierska siła w dziedzinie bezpieczeństwa poczty elektronicznej, poszukuje Starszego Menedżera ds. Inżynierii do kierowania naszym zespołem Detection Serving & Signals (DS&S). Ta kluczowa rola koncentruje się na platformach i systemach napędzających nasze czołowe zdolności wykrywania, niezbędne dla operacyjnego sukcesu naszego Produktu do Bezpieczeństwa Email.

Twoje przywództwo będzie nadzorować:

• Nasze usługi oceniania emaili najwyższej klasy, kluczowe dla procesu naprawczego w ramach naszego Produktu do Bezpieczeństwa Email.
• Abnormal Feature Store (Compass), usprawniający inżynierię cech, aby umożliwić szybkie, stabilne i pewne aktualizacje dla naszych inżynierów.
• Infrastrukturę wspierającą przetwarzanie, zarządzanie i dostępność jednostek wiadomości w trybach offline i online.

Preferowani kandydaci powinni posiadać solidne doświadczenie w zarządzaniu zespołami inżynieryjnymi produkcyjnymi, rozwijający skalowalne rozproszone systemy i rozwiązania real-time o dużej objętości. Znajomość sektorów Bezpieczeństwa czy Oszustw jest zaletą, ale nie jest konieczna — witamy zróżnicowane doświadczenia z branż takich jak Reklama, Wyszukiwarki, Rekomendacje i innych, stosowane w innowacyjny sposób do zabezpieczania globalnej komunikacji.

Powinieneś być:

• Ustalający wysokie standardy operacyjne i oczekiwania, zarówno dla siebie, jak i zespołu.
• Chętny do zastosowania swojego doświadczenia w zarządzaniu systemami o dużych rozmiarach i real-time, aby chronić klientów przed zaawansowanymi atakami emailowymi.
• Kierujący się wynikami, współpracujący, elastyczny i prosperujący w środowiskach zwinnych.
• Skoncentrowany na kliencie, z pasją do dopasowywania wyników zespołu do konkretnych potrzeb klientów.

• Prowadzenie współpracy zarówno z zespołami wewnętrznymi, jak i interesariuszami zewnętrznymi.
• Zapewnianie własności i przywództwa operacyjnego w kilku dziedzinach, w tym naszej podstawowej infrastrukturze wykrywania i platformach sygnałów online/offline.
• Budowanie i rozwijanie możliwości systemowych oraz przetwarzanie sygnałów w celu osiągnięcia ekspansywnej skalowalności.
• Prowadzenie i rozwijanie funkcjonującego na wysokim poziomie zespołu Inżynierów.

• Ponad 5 lat praktycznego doświadczenia inżynieryjnego w zakresie systemów opartych na danych i/lub rozwoju systemów uczenia maszynowego.
• Co najmniej 2 lata na stanowiskach kierowniczych w produkcji ML Ops lub pokrewnych zespołach platform.
• Głęboka znajomość technologii zespołów ML Ops takich jak Spark, Hadoop, Hive i różnych platform serwowania ML.
• Zdolność do prowadzenia zespołu i rekrutacji, ustalania wysokich standardów i tworzenia środowiska