Науковий співробітник з даних

Sysdig сприяє встановленню стандартів безпеки для хмари та контейнерів. Ми створили Falco, відкритий стандарт для виявлення загроз в хмарній платформі, та постійно вносимо свій вклад у відкриті проекти програмного забезпечення. Ми захоплені рішенням технічних проблем і постійно працюємо над нововведеннями та рішеннями, які забезпечують безпеку хмар від початку до завершення. Ми цінуємо різноманітність і відкритий діалог для виникнення ідей, тісно співпрацюючи для досягнення цілей. Ми - міжнародна компанія, яка розуміє, як виховувати сильну культуру в рамках віддаленої команди. І ми - чудове місце для роботи. Вже три роки поспіль ми називаємося одним з найкращих місць роботи в заливі за версією журналів San Francisco Business Times та Silicon Valley Business Journal! Нас визнали Deloitte однією з 500 найшвидше зростаючих організацій в 2020 та 2021 роках. Ми шукаємо членів команди, які зацікавлені в безпеці контейнерів та хмар та готові працювати щоб допомогти нашим клієнтам. Чи здається вам, що це правильне місце для вас? Що ви будете робити: - Співпрацювати з продуктовою командою, щоб зрозуміти проблеми клієнтів та визначити проблемні питання - Оцінювати стан мистецтва та оцінювати можливість різних моделей машинного навчання - Визначати строгий план дослідження та експериментальний протокол. Управляти проектами машинного навчання від початку до кінця, від бізнес-вимог до реальної співпраці з інженерами з МЛ для випуску в продакшн - Створювати алгоритми машинного навчання та проводити оцінку моделей - Повідомляти про результати різним зацікавленим сторонам та сприяти прийняттю рішень - Надавати відгуки, переглядати плани досліджень і активно співпрацювати з іншими дослідниками-даними у сфері генеративного штучного інтелекту, аналізу часових рядів та виявлення аномалій - Бути в курсі найсвіжіших досягнень у дослідженні ШІ / МН, вивчаючи наукові статті та публікації - Схвалювати стартап-мислення для стимулювання інновацій та гнучкості в організації Що ви принесете з собою: - Досвід керівництва проектами з науковими даними - Досвід у галузі машинного навчання та основних наукових пакетів (наприклад, Pytorch, Tensorflow, Keras, Scikit, Pandas тощо) - Досвід роботи з найбільш актуальними фреймворками для генеративного ШІ (langchain, openai, anthropic, …) - Досвід роботи з принаймні однією мовою програмування (наприклад, Python, Go) Що ми шукаємо: - 5+ років досвіду на відповідній посаді - Докторська ступінь з машинного навчання, статистики, комп'ютерних наук, фізики або інших відповідних галузей - Здатність проводити самостійні прикладні дослідження в області виявлення кібератак - Сильні наукові основи у глибокому навчанні, аналізі часових рядів, виявленні аномалій та обробці природної мови - Сильні наукові навички - Сильні навички програмування - Комфорт з роботою в стартап-середовищі Чому працювати в Sysdig? - Ми - добре фінансово забезпечений стартап, який вже має велику базу корпоративних клієнтів - У нас - прагматична, прозора культура, від CEO вниз - У нас - організаційна спрямованість на надання цінності клієнтам - Наші відкриті інструменти (https://sysdig.com/opensource/) широко використовуються і кохаються технологами та розробниками Коли ви приєднуєтесь до Sysdig, ви можете очікувати: - Конкурентну компенсацію, включаючи можливості отримання акцій - Гнучкий графік роботи та додаткові дні для відновлення - Підтримку психічного здоров'я через Modern Health для вас та вашої родини - Кар'єрне зростання Деякі з наших керівників по найму працюють за кордоном, тому ми будемо вдячні за актуальне резюме англійською мовою #LI-FD1 #LI-Hybrid