Senior Software Engineer – Model Platform

Vaga não está no LinkedIn

🕒 Setembro 18

🌐 Estados Unidos, Canadá – Remoto

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA) 🇨🇦 Canadá – Remoto

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🧑‍💻 Engenheiro Full-stack

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 Score fantasma 12%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Abnormal Security

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501 - 1000 funcionários

🔒 Cibersegurança

Cybersecurity

Abnormal oferece proteção total contra a mais ampla gama de ataques, incluindo phishing, malware, ransomware, engenharia social, impersonação de executivos, comprometimento da cadeia de suprimentos, comprometimento de contas internas, spam e graymail.

Descrição

• Architect, design, build, deploy, and maintain Model Serving infrastructure supporting the Detection Engine • Own projects scaling model serving and data processing services to handle 10x current traffic • Build the platform for fighting rapidly generated AI attacks • Own real-time and near real-time streaming pipelines and online feature serving services • Build Abnormal’s ML Training platform to improve MLE velocity and product precision and recall • Collaborate with MLE and Data Science teams by distilling feedback, correlating it to strategy, and executing • Coach and mentor junior engineers through 1:1s, pair programming, code reviews, and design reviews

🎯 Requisitos

• 5+ years of experience as a Software Engineer or in a similar role, with hands-on experience building ML-engineering focused solutions • Experience maintaining large-scale distributed systems on cloud platforms such as AWS, GCP, or Azure • Strong grasp of cloud-based engineering best practices • Experience maintaining real-time and near real-time data pipelines or streaming services at high scale • Ability to collaborate effectively with data scientists, machine learning engineers, product managers, and other stakeholders • Ability to translate requirements into actionable technical tasks, communicate progress clearly, and adapt to feedback • Excellent problem-solving skills and ability to work independently in a fast-paced environment • Familiarity with machine learning workflows and requirements supporting MLE teams • Experience with feature development and serving at 50K+ QPS • Knowledge of offline/online equivalency and large batch jobs for data gathering and training tree and deep learning models • Experience with streaming data architectures and real-time processing • Knowledge of security and compliance frameworks related to data engineering and data privacy

🏖️ Benefícios

• Equal opportunity employer • Pre-employment checks in line with prevailing legislation and Abnormal AI's security and privacy standards