Engenheiro de Aprendizado de Máquina Sênior

Descrição

Resumo: Como Engenheiro de Aprendizado de Máquina Sênior, você será um líder técnico prático dentro da organização de Ciência de Dados, projetando e implantando modelos de aprendizado de máquina confiáveis para aprimorar a resiliência cibernética. Pontos de destaque: 1. Liderança técnica em Ciência de Dados, estabelecendo melhores práticas 2. Desenvolver e implantar modelos de aprendizado de máquina confiáveis e sistemas impulsionados por LLMs 3. Aumentar diretamente a resiliência cibernética global **Sobre a SecurityScorecard:** A SecurityScorecard é líder global em classificações de cibersegurança, com mais de 12 milhões de empresas continuamente avaliadas, operando em 64 países. Fundada em 2013 pelos especialistas em segurança e riscos Dr. Alex Yampolskiy e Sam Kassoumeh e financiada por investidores de classe mundial, a tecnologia patenteada de classificação da SecurityScorecard é utilizada por mais de 25.000 organizações para auto-monitoramento, gestão de riscos de terceiros, relatórios para conselhos administrativos e subscrição de seguros cibernéticos; tornando todas as organizações mais resilientes ao permitir que identifiquem e corrijam facilmente riscos de cibersegurança em sua pegada digital. Com sede na cidade de Nova York, nossa cultura foi reconhecida pela revista Inc como um "Melhor Local de Trabalho", pela Crain's NY como um "Melhor Local para Trabalhar em Nova York" e como uma das 10 startups SaaS mais promissoras de Nova York por dois anos consecutivos. Mais recentemente, a SecurityScorecard foi incluída na lista anual da Fast Company das Empresas Mais Inovadoras do Mundo em 2023 e no prêmio Achievers 50 Melhores Locais de Trabalho em 2023, que reconhece "empregadores visionários pelo seu compromisso inabalável com o engajamento dos funcionários." A SecurityScorecard tem orgulho de ser financiada por investidores de classe mundial, incluindo Silver Lake Waterman, Moody's, Sequoia Capital, GV e Riverwood Capital. **Sobre a vaga:** Como Engenheiro de Aprendizado de Máquina Sênior, você será um líder técnico **prático** dentro da organização de Ciência de Dados, compartilhando sua experiência e estabelecendo melhores práticas. Você projetará, implementará e implantará modelos de aprendizado de máquina confiáveis em produção, construirá pipelines de dados escaláveis e desenvolverá tanto sistemas impulsionados por LLMs quanto arquiteturas multiagente para automatizar e acelerar fluxos de trabalho de avaliação de riscos cibernéticos. Você colaborará com equipes multifuncionais para integrar soluções impulsionadas por aprendizado de máquina e LLMs aos produtos, conduzirá pesquisas para acompanhar as tecnologias emergentes e garantirá que os modelos tenham desempenho ideal por meio de monitoramento contínuo e refinamento. Seu trabalho aumentará diretamente a resiliência cibernética de organizações em todo o mundo, tornando o mundo um lugar mais seguro. Se você é apaixonado por resolver problemas complexos e criar soluções de impacto, esta vaga oferece a oportunidade de gerar um impacto significativo enquanto trabalha em um ambiente dinâmico e colaborativo. **Responsabilidades:** * **Liderança Técnica**: Estabelecer melhores práticas e compartilhar conhecimentos especializados por meio de colaboração e mentoria. * **Desenvolvimento \& Implantação de Modelos**: Projetar, treinar, ajustar finamente e otimizar modelos e algoritmos de aprendizado de máquina, e depois implantá-los em ambientes de produção com foco em escalabilidade, confiabilidade e desempenho. * **LLMs \& Sistemas Multiagente**: Desenvolver e manter sistemas avançados impulsionados por LLMs e arquiteturas multiagente para automatizar e acelerar fluxos de trabalho de avaliação de riscos cibernéticos. Isso inclui projetar agentes de IA conversacional, orquestrar interações entre múltiplos agentes e construir APIs RESTful escaláveis e microsserviços para expor as capacidades dos modelos para integração com ecossistemas de produtos mais amplos. * **Monitoramento de Desempenho**: Implementar melhores práticas, como monitoramento contínuo, detecção de deriva de dados e re-treinamento automatizado, para garantir precisão, robustez e estabilidade de longo prazo dos modelos. * **Criação de Pipelines de Dados**: Construir e manter pipelines de dados escaláveis para pré-processar, limpar e transformar dados brutos para análise e treinamento de modelos. * **Pesquisa e Experimentação**: Manter-se atualizado sobre as mais recentes técnicas, ferramentas e frameworks de aprendizado de máquina para melhorar a precisão e eficiência dos modelos. **Qualificações Obrigatórias:** * Graduação em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Física ou área correlata. * 7\+ anos de experiência ou habilidades equivalentes e comprováveis em Engenharia de Aprendizado de Máquina, Ciência de Dados ou disciplina correlata. * Histórico comprovado como líder técnico, com capacidade de orientar equipes, estabelecer melhores práticas e liderar estratégias técnicas em ambientes colaborativos. * Excelentes habilidades de programação em Python, com experiência prática em frameworks de aprendizado de máquina como PyTorch, TensorFlow e Scikit-learn. * Domínio em manipulação, limpeza e análise de dados usando ferramentas como Polars, Pandas, NumPy ou SQL. * Experiência extensa em tarefas tradicionais de aprendizado de máquina e ciência de dados, incluindo engenharia de características, seleção de modelos, avaliação e ajuste de hiperparâmetros. * Compreensão sólida de técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado, análise estatística, testes de hipóteses e modelagem preditiva. * Experiência prática na construção de sistemas multiagente com modelos de linguagem de grande porte (LLMs) e geração com recuperação aumentada (RAG), utilizando ferramentas como LangChain e LlamaIndex. * Experiência com plataformas em nuvem (AWS, Azure, GCP) e containerização (Docker, Kubernetes). **Qualificações Desejáveis:** * Mestrado ou doutorado em Ciência da Computação, Engenharia, Matemática, Física ou área correlata. * Experiência com tecnologias de big data, como Hadoop, Spark ou Kafka. * Experiência na implementação de práticas de MLOps, incluindo pipelines de CI/CD, infraestrutura como código com Terraform e ferramentas de versionamento de modelos como MLflow e DVC. * Domínio na implantação e manutenção de pipelines de aprendizado de máquina de alta qualidade, com monitoramento e alertas robustos para deriva de dados e modelos, re-treinamento automatizado, reprodutibilidade, observabilidade e confiabilidade e conformidade em nível produtivo. **Benefícios:** *A SecurityScorecard está comprometida com a Igualdade de Oportunidades no Emprego e abraça a diversidade. Acreditamos que nossa equipe é fortalecida pela contratação e retenção de funcionários com origens diversas, conjuntos de habilidades, ideias e perspectivas. Tomamos decisões de contratação com base no mérito e não discriminamos com base em raça, cor, religião, origem nacional, sexo ou gênero (inclusive gravidez), identidade ou expressão de gênero (inclusive status transgênero), orientação sexual, idade, estado civil, condição de veterano, deficiência ou qualquer outra categoria protegida de acordo com a legislação aplicável.* *Também consideramos candidatos qualificados independentemente de antecedentes criminais, em conformidade com a legislação aplicável. Estamos comprometidos em fornecer acomodações razoáveis para indivíduos qualificados com deficiências nos procedimentos de candidatura a emprego. Se precisar de assistência ou acomodação por conta de uma deficiência, entre em contato com talentacquisitionoperations@securityscorecard.io.* *Quaisquer informações que você enviar à SecurityScorecard como parte de sua candidatura serão processadas de acordo com a política de privacidade da empresa e a legislação aplicável.* *A SecurityScorecard não aceita currículos não solicitados de agências de emprego. Observe que não oferecemos patrocínio imigratório para esta posição.* *\#LI\-DNI*