Специалист по данным (дата-сайентист)

Sysdig задает стандарты безопасности облаков и контейнеров. Мы создали Falco - открытый стандарт обнаружения угроз в области облачных технологий, и постоянно вносим свой вклад в проекты с открытым исходным кодом. Мы технические решатели проблем, постоянно занимаемся инновациями и предоставляем мощные решения для обеспечения безопасности облаков от источника до запуска. Мы ценим разнообразие и открытый диалог для стимулирования идей, тесно работая вместе для достижения целей. Мы - международная компания, которая знает, как создать крепкую культуру в команде, работающей удаленно. И у нас отличное место работы - мы уже по итогам трех лет были признаны лучшим местом работы в заливе Сан-Франциско и в журнале Silicon Valley Business. Deloitte признал нас одной из 500 наиболее динамично развивающихся организаций в 2020 и 2021 годах. Мы ищем сотрудников, которые увлечены безопасностью контейнеров и облаков и готовы приложить дополнительные усилия, чтобы помочь нашим клиентам. Звучит так, как будто это именно то место, где Вы хотели бы работать? Что Вам предстоит делать: - Работать с командой продукта, чтобы понять проблемы клиентов и определить проблемные заявления - Оценить состояние техники и оценить реальность применения различных моделей машинного обучения - Определить строгий план исследования и экспериментальный протокол. Управлять проектами машинного обучения от и до, от бизнес-требований до фактического сотрудничества с инженерами МО для продакшн-релиза - Разработать алгоритмы МО и провести оценку модели - Объяснять результаты всем заинтересованным сторонам и поддерживать принятие решений - Обеспечивать обратную связь, проверять планы исследований и активно сотрудничать с другими специалистами по данным в области генеративного ИИ, анализа временных рядов и обнаружения аномалий - Быть в курсе самых последних достижений в области исследований искусственного интеллекта и машинного обучения через статьи и публикации - Обладать гибким мышлением для стимулирования инноваций и гибкости в организации Что Вы привезете с собой: - Опыт руководства проектами по науке о данных - Опыт работы с машинным обучением и основными научными пакетами (например Pytorch, Tensorflow, Keras, Scikit, Pandas и т.д.) - Опыт работы с наиболее актуальными средствами Генеративного AI (langchain, openai, anthropic, …) - Опыт работы хотя бы с одним языком программирования (например, Python, Go) Что мы ищем: - 5+ лет опыта в релевантной роли - Степень доктора наук в области машинного обучения, статистики, информатики, физики или других релевантных областей - Способность проводить самостоятельные прикладные исследования в области обнаружения кибератак - Глубокие знания в области глубокого обучения, анализа временных рядов, обнаружения аномалий и NLP - Сильные научные навыки - Сильные программистские навыки - Комфортная работа в стартап-окружении Почему стоит работать в Sysdig? - Мы - хорошо финансируемый стартап, у которого уже есть большая база корпоративных клиентов - У нас прагматичная, прозрачная культура, начиная от CEO - У нас организационная ориентация на предоставление ценности клиентам - Наши инструменты с открытым исходным кодом (https://sysdig.com/opensource/) широко используются и любимы технологами и разработчиками Когда Вы присоединяетесь к Sysdig, можете ожидать: - Конкурентоспособного вознаграждения, включая возможность стать соучредителем - Гибкого графика и дополнительных дней для восстановления - Поддержки психического здоровья через Modern Health для Вас и Вашей семьи - Карьерного роста Некоторые из наших менеджеров по найму находятся за границей, поэтому обновленное резюме на английском языке будет ценно. #LI-FD1 #LI-Hybrid