Data Scientist (GenAI) (Remote)

#МыCrowdStrike и привержены остановке нарушений с помощью наших первопроходческих решений в области кибербезопасности. Заслуживая признание во всем мире, наша инновационная облачная платформа лидирует в борьбе против сложных кибератак. Теперь мы ищем увлеченных людей, сосредоточенных на инновациях и обязательствах перед клиентами, чтобы помочь формировать будущее кибербезопасности. Если вы процветаете в инклюзивных, ориентированных на удаленную работу средах, которые ставят приоритет на карьерный рост и баланс в жизни, CrowdStrike - ваше следующее великое приключение.

В CrowdStrike мы рады расширять нашу команду за счет талантливых специалистов по данным, увлеченных созданием следующего поколения помощников AI, работающих на основе крупных языковых моделей (LLMs). Сотрудничайте с динамичной командой ученых, инженеров и менеджеров продуктов для улучшения ML-возможностей и моделей нашего помощника. Эта роль предлагает возможность напрямую повлиять на ключевые вызовы кибербезопасности, используя передовые технологии ИИ в атмосфере сосредоточенного на росте стартапа.

Ваша роль будет включать в себя:

• Исследование и прототипирование передовых техник ИИ/МЛ для повышения знаний и навыков наших помощников, сосредоточив внимание на рассуждениях, краткости и взаимодействии.
• Разработка и интеграция моделей на основе LLM в нашу ведущую платформу виртуальных помощников.
• Работа с данными в большом масштабе для генерации идей, определения закономерностей и визуализации тенденций.
• Повышение производительности помощника за счет непрерывного сбора данных, мониторинга и развертывания тонконастроенных самостоятельно размещенных моделей.
• Создание масштабируемых ML архитектур и трубопроводов для внедрения новшеств в 24/7 производственных средах.
• Согласование обновлений моделей с нашим продуктовым планом и потребностями пользователей посредством межфункциональных сотрудничеств.
• Продвижение лидерства CrowdStrike в области ИИ/МЛ через публикации и презентации.
• Поддержание культуры любопытства и непрерывного обучения в нашей команде.

Наш идеальный кандидат будет иметь:

• По крайней мере 2 года практического опыта в прикладных исследованиях машин