Data Analyst (Remote, ROU)

#WeAreCrowdStrike і наша місія - зупиняти порушення. Як світовий лідер в області кібербезпеки, CrowdStrike революціонізувала індустрію. Наша хмарна платформа, яка не має аналогів на ринку, забезпечує неперевершений захист від складних кібератак. Ми шукаємо пристрасних людей з невтомною увагою до інновацій і глибокою відданістю задоволенню потреб клієнтів, щоб приєднатися до нас у формуванні майбутнього кібербезпеки.

Визнаний як одне з найкращих місць для роботи, CrowdStrike прагне сприяти інклюзивності та створює культуру "remote-first", яка дозволяє вам збалансувати роботу та життя, одночасно розвиваючи кар'єру. Зацікавлені приєднатися до компанії, яка встановлює стандарти галузі та діє з інтегритетом? Станьте частиною місії, що має значення - одна команда, одна боротьба.

Ми набираємо на посаду Data Analyst для нашого Центру досліджень генеруючого штучного інтелекту. Ця посада початкового рівня пропонує швидкі можливості кар'єрного зростання. Як аналітик даних, ви будете зосереджені на маркуванні даних та корпусу, підтримуючи наші великі мовні моделі (LLMs) та ініціативи з кібербезпеки. Ваша роль є критично важливою для покращення наших продуктів шляхом забезпечення точності та якості даних, що використовуються для навчання моделей і виявлення загроз. Ми будемо наставляти та навчати вас з питань безпеки за потребою. Сильний інтерес до нашої місії і готовність задовольняти потреби наших продуктових команд та клієнтів є обов'язковими.

Якщо ви інженер, який процвітає на технічних викликах і хоче працювати на великому масштабі, подавайте заявку зараз!

Наш процес інтерв'ю включає онлайн та офлайн етапи, де це можливо.

Обов'язки:

• Маркування та анотування наборів даних, пов'язаних з кібербезпекою, для аналізу та завдань машинного навчання.
• Забезпечення точності та послідовності маркування на різних наборах даних, включаючи дані загрозової розвідки, звіти про інциденти та мережеві журнали.
• Збирання даних з декількох джерел кібербезпеки, включаючи потоки розвідки загроз, журнали та внутрішні звіти.
• Очищення та попередня обробка даних для аналізу та моделювання.
• Проведення дослідницького аналізу даних для виявлення шаблонів та інсайтів, пов'язаних із загрозами та вразливостями кібербезпеки.
• Використання статистичних методів для інтерпретації даних та виявлення потенційних проблем безпеки.
• Створення та підтримка інформаційних панелей та звітів для комунікації результатів з зацікавленими сторонами у сфері кібербезпеки.
• Розробка чітких і зрозумілих візуалізацій даних, які підкреслюють ключові показники та тенденції безпеки.
• Тісна співпраця з аналітиками, науковцями в галузі даних та інженерами для підтримки їхніх потреб у даних.
• Підтримка впровадження та оптимізації MLOps конвеєрів, використовуючи інсайти з даних для розгортання, моніторингу та масштабування моделей машинного навч