Senior Software Engineer – Model Platform

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 18 Tagen

🇨🇦 Kanada – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🧑‍💻 Full-Stack-Entwickler

👻 Geisterscore 12%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Abnormal Security

WebsiteLinkedInAlle Stellen

501 - 1000 Mitarbeiter

🔒 Cybersecurity

Cybersecurity

Abnormal bietet umfassenden Schutz vor der größten Bandbreite an Angriffen, darunter Phishing, Malware, Ransomware, Social Engineering, CEO‑Fraud, Kompromittierung der Supply Chain, Kompromittierung interner Konten, Spam und Graymail.

Beschreibung

• Architect, design, build, deploy, and maintain Model Serving infrastructure supporting a world-class 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-on-1s, pair programming, code reviews, and design reviews

🎯 Anforderungen

• 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 cross-functional teams, including 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, including feature development and serving at 50K+ QPS, offline/online equivalency, and large batch jobs for data gathering and training of 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

🏖️ Vorteile

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