Старший інженер з машинного навчання

Про роль

Abnormal Security шукає старшого інженера машинного навчання, який стане частиною команди, що визначає рішення по виявленню повідомлень. В Abnormal ми прагнемо захистити наших клієнтів від зловмисників, які постійно вдосконалюють свої стратегії та техніки, щоб обіграти стандартні процедури безпеки. Це те, що робить нашу оригінальну стратегію, що базується на поведінці, такою... Abnormal. Abnormal постійно потрапляє до топу стартапів у галузі кібербезпеки, а наша система AI допомогла нам отримати різні премії у сфері кібербезпеки, що призвело до того, що нам довіряють бути щитом для понад 8% компаній з переліку Fortune 1000 (та кількість збільшується).

В такому середовищі, де одна успішна атака може призвести до фінансових збитків на суму в мільйони доларів, команда по виявленню повідомлень та визначенню рішень відіграє ключову роль у створенні високоточного двигуна виявлення, який здатний працювати зі сотнями мільйонів повідомлень з мілісекундними затримками. Всі листи, оброблені Abnormal, проходять через робочий процес команди, яка надає сотні сигналів та детекторів до повідомлення, в залежності від контексту повідомлення та користувача. Система потім розраховує фінальне загальне рішення для системи та відповідно записує атрибуцію, яка призначена для керування різними офлайновими та онлайновими метриками, такими як офлайнова точність, онлайнова точність, онлайнова частка помилкових відмінних результатів та ін.

Команда займається складною задачею розпізнавання, яка передбачає моделювання комунікаційних шаблонів для встановлення базових ліній в усьому підприємстві. Включаючи ці шаблони як міцні сигнали та комбінуючи їх з контекстуальною інформацією, вони створюють високоточні системи. Команда будує дискримінаційні сигнали на різних рівнях, включаючи рівень повідомлення (наприклад, наявність специфічних фраз), рівень відправника (наприклад, частота відправника) та рівень одержувача (наприклад, імовірність отримання безпечного повідомлення), які служать основою для створення високоточних еврістичних та модельних детекторів.

Ця посада також надає можливість мати значний вплив на загальну харту, напрямок та зростання команди. Старший інженер машинного навчання буде залучений до розуміння найбільш важливих проблем клієнта в домені помилкових сигналів та створення відповідної технічної дорожньої карту, щоб наша система виявлення рішень працювала з надзвичайно високою точністю.

Що вам буде потрібно робити

• Проектувати та впроваджувати системи, які інтегрують правила, моделі, інжиніринг особливостей, а також вхідні дані бізнесу та продукту в продукт для виявлення електронної пошти.
• Ідентифікувати та рекомендувати нові групи ознак або підходи до моделі ML, які можуть значно покращити ефективність виявлення для продукту. Працювати з інженерами інфраструктури і систем, щоб трансформувати сигнали для споживання системою виявлення.
• Розуміти ознаки, які відрізняють безпечні листи від атак електронної пошти, і як наш стек детекторів дозволяє нам їх ідентифікувати.
• Стати експертом у основних трубопроводах виявлення та потоці даних рішення для налагодження системних знижень, викликаних поганими детекторами.
• Писати код, враховуючи тестовість, доступність для читання, граничні випадки та помилки.
• Навчати моделі на визначених наборах даних для покращення ефективності моделі на спеціалізованих атаках.
• Активно контролювати та покращувати рівні помилково позитивних результатів та ефективність для нашого продукту з виявлення повідомлень по категоріях атак, за допомогою інжинірингу особливостей, правил та моделювання ML.
• Аналізувати набори даних з помилково негативних та помилково позитивних результатів для категоризації проблем та рекомендувати короткострокові ідеї щодо особливостей та правил для покращення нашої ефективності виявлення.
• Допомагати в інших областях стека, будуючи та налагоджуючи технологічні конвейери, або представляючи результати клієнтам в наших інструментах, коли це необхідно.
• Керувати середньо- та довгостроковою дорожньою картою команди та спрямовувати стратегію планування та виконання для пода.
• Навчати та менторствати молодших інженерів, підвищуючи якість їх коду та ефективність ML за допомогою гідних оглядів коду та оглядів дизайну.
• Брати участь у створенні двигуна виявлення світового класу на всіх рівнях - якість даних, інжиніринг особливостей, розробка моделі, експерименти та експлуатація.

Обов'язкові вимоги

• Підтверджений досвід перетворення бізнес-вимог на масштабовані, обслуговувані системи з упередженням до простіших, ітеративних систем.
• 4+ років досвіду з системами ML - розуміння основних стовпчиків сучасного стека ML та процесів проектування, обслуговування та настройки моделей ML.
• Здатність систематично налагоджувати і дані, і системні проблеми в моделях ML / евристиках.
• Володіння Python і бібліотеками машинного навчання, такими як numpy та scikit-learn.
• Досвід роботи з даними та володіння SQL + pandas + spark framework для створення конвейерів для створення даних та метрик, а також для вирішення важливих питань про ефективність системи або контрфактичне лікування.
• Досвід самостійного керування всім життєвим циклом проектів або властивостей, включаючи проектування, розробку і розгортання.
• Досвід співпраці з іншими зацікавленими сторонами - має досвід роботи з командами для завершення проектів.
• Академічна освіта у галузі машинного навчання (бакалаврський ступінь з комп'ютерних наук або суміжних галузей).

Було б супер, якщо у вас є

• Ступінь магістра з комп'ютерних наук, електротехніки або іншої суміжної технічної галузі
• Досвід роботи з великими даними або статистикою
• Знайомство з галуззю кібербезпеки

Ця посада не є: 

• Роботою, спрямованою на оптимізацію існуючих моделей машинного навчання
• Дослідницький роль, яка віддалена від продукту чи клієнта
• Комбінацією статистики / науки про дані та ML роль

#LI-ML1