Ingeniero de Aprendizaje Automático

Descripción

Resumen: Proofpoint busca un Ingeniero de Aprendizaje Automático para diseñar, construir y escalar sistemas de ML en producción destinados a resolver desafíos de ciberseguridad, asumiendo responsabilidad sobre todo el ciclo de vida del ML, desde las canalizaciones de datos hasta la supervisión de los modelos. Aspectos destacados: 1. Diseñar y construir canalizaciones de ML escalables para sistemas de detección de amenazas 2. Gestionar el despliegue y la supervisión de extremo a extremo de modelos de ML en producción 3. Trabajar con marcos de ML de vanguardia y plataformas en la nube **Sobre nosotros:** Proofpoint es un líder mundial en ciberseguridad centrada en las personas y en los agentes. Protegemos la forma en que las personas, los datos y los agentes de IA se conectan a través del correo electrónico, la nube y las herramientas de colaboración. Más del 80 % de las empresas incluidas en la lista Fortune 100, 10 000 grandes empresas y millones de organizaciones más pequeñas confían en Proofpoint para detener amenazas, prevenir la pérdida de datos y construir resiliencia en sus flujos de trabajo humanos y de IA. Nuestra misión es sencilla: proteger el mundo digital y capacitar a las personas para que trabajen de forma segura y con confianza. Únase a nosotros en nuestra labor para defender los datos y proteger a las personas. **Cómo trabajamos:** En Proofpoint formará parte de un equipo global que rompe barreras para redefinir la ciberseguridad, guiado por nuestros valores fundamentales BRAVE: **Audaz** en cómo soñamos e innovamos **Responsivo** ante comentarios, desafíos y oportunidades **Responsable** de los resultados y de lograr resultados de clase mundial **Visionario** en la resolución de problemas enfocada en el futuro **Excepcional** en la ejecución y su impacto Buscamos un Ingeniero de Aprendizaje Automático con al menos 3\-4 años de experiencia en ingeniería de software y en sistemas de ML para integrar nuestro colaborativo Equipo de Ingeniería de Aprendizaje Automático en Proofpoint. Este puesto es fundamental para diseñar, construir y escalar sistemas de ML en producción destinados a resolver desafíos de ciberseguridad. Usted asumirá la responsabilidad integral del ciclo de vida del ML: desde las canalizaciones de datos y la ingeniería de características hasta el entrenamiento, la puesta en servicio y la supervisión de los modelos a escala. Trabajará estrechamente con científicos de datos, ingenieros de datos y equipos de seguridad para construir sistemas robustos y de alto rendimiento que detecten y prevengan amenazas cibernéticas en tiempo real. **Qué aporta usted al equipo** ============================== Como miembro clave del equipo, desempeñará un papel crucial en la arquitectura de sistemas de ML escalables y garantizará la excelencia en producción. Usted gestionará el desarrollo y el despliegue de extremo a extremo de los modelos de ML, desde el diseño de infraestructura hasta la optimización y la supervisión. Colaborará estrechamente con científicos de datos, ingenieros de MLOps, ingenieros de datos y especialistas en seguridad para asegurar que los modelos se escalen adecuadamente, funcionen de forma fiable e integren sin problemas en nuestros entornos de producción. Buscamos a alguien con una sólida base en ingeniería de software —fundamentos sólidos en ciencias de la computación, experiencia en diseño de sistemas y un historial comprobado de construcción de sistemas en producción—. Debe tener experiencia práctica con marcos de ML (PyTorch, TensorFlow, Scikit\-learn) y la disciplina de ingeniería necesaria para escribir código limpio, testeable y mantenible. Es indispensable contar con experiencia en plataformas de despliegue de ML, puesta en servicio de modelos, almacenes de características y sistemas de supervisión. La familiaridad con el ML adversarial, los desafíos de ciberseguridad y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) es un valor añadido, aunque damos prioridad a unos sólidos fundamentos de ingeniería y a la capacidad de aprender rápidamente nuevos dominios de ML. Sus contribuciones impulsarán nuestra capacidad para construir sistemas fiables y escalables que detecten amenazas cibernéticas a gran escala, reforzando así la misión de Proofpoint de proteger a las organizaciones frente a riesgos de seguridad. **Responsabilidades diarias** ================================= * Diseñar y construir canalizaciones de ML escalables e infraestructura de datos para sistemas de detección de amenazas de alto rendimiento. * Gestionar el despliegue y la supervisión de extremo a extremo de modelos de ML en producción, incluyendo pruebas A/B y optimización del rendimiento. * Arquitecturar soluciones de puesta en servicio de modelos (API REST, predicción por lotes, transmisión en tiempo real) que cumplan con los requisitos de latencia y rendimiento. * Construir canalizaciones de características e infraestructura de datos para apoyar el entrenamiento y la inferencia de modelos a escala. * Colaborar con científicos de datos para comprender los requisitos de los modelos y traducirlos en sistemas productivos. * Implementar supervisión, registro y alertas para modelos de ML en producción a fin de detectar la degradación del rendimiento y los fallos. * Optimizar el rendimiento de los modelos y la utilización de recursos, gestionando los costes computacionales y los compromisos entre la latencia de inferencia y el rendimiento. * Participar activamente en el equipo, incluidos científicos de datos, ingenieros, especialistas en plataformas de ML, analistas de seguridad y gestión de productos, para ofrecer soluciones robustas. **Competencias y experiencia deseadas** ================================ * Fundamentos sólidos de ingeniería de software: competencia en Python, comprensión sólida de estructuras de datos, algoritmos y diseño de sistemas. * Experiencia en la construcción integral de sistemas de ML: canalizaciones de datos, ingeniería de características, entrenamiento de modelos, puesta en servicio de modelos y supervisión. * Experiencia práctica con marcos de ML: PyTorch, TensorFlow o Scikit\-learn en entornos productivos. * Familiaridad con marcos de despliegue y puesta en servicio de ML: MLflow, TensorFlow Serving, KServe o similares. * Familiaridad con goLang * Experiencia con plataformas en la nube, especialmente AWS (EC2, S3, SageMaker, Lambda, RDS), para construir sistemas escalables. * Conocimiento de las mejores prácticas de ingeniería de software: pruebas, CI/CD, revisiones de código y control de versiones. * Comprensión básica de los conceptos de ML adversarial y análisis de seguridad es un valor añadido. **¿Por qué Proofpoint?** En Proofpoint creemos que una experiencia profesional excepcional incluye un paquete integral de remuneración y beneficios. Estas son solo algunas razones por las que le encantará trabajar con nosotros: * Remuneración competitiva * Beneficios integrales * Éxito profesional según sus propios términos * Entorno de trabajo flexible * Días anuales para el bienestar y la participación comunitaria * Reconocimiento constante por sus contribuciones * Oportunidades globales de colaboración y redes de contacto **Nuestra cultura:** Nuestra cultura se basa en valores que inspiran pertenencia, potencian el propósito y conducen al éxito\-cada día, para todos. Animamos a presentar su candidatura a personas de todos los orígenes, experiencias y perspectivas. Si necesita algún tipo de adaptación durante el proceso de solicitud o entrevista, comuníquese con accessibility@proofpoint.com. **Cómo solicitar** ¿Le interesa? Envíe su solicitud junto con cualquier información complementaria\-¡estamos deseando saber de usted!