Ingeniero de Machine Learning

Empresa de ciberseguridad busca Ingeniero de Machine Learning con experiencia en desarrollo de sistemas de ML para unirse a su equipo en Córdoba. El rol implica el ciclo de vida completo de ML, desde pipelines de datos hasta monitoreo de modelos.

Descripción del puesto

Acerca de Nosotros: Proofpoint es un líder global en ciberseguridad centrada en el ser humano y en agentes. Protegemos cómo las personas, los datos y los agentes de IA se conectan a través de correo electrónico, la nube y herramientas de colaboración. Más del 80% de las empresas 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 de personas e IA. Nuestra misión es simple: salvaguardar el mundo digital y empoderar a las personas para que trabajen de forma segura y con confianza. Únete a nosotros en nuestra búsqueda para defender datos y proteger personas. Cómo Trabajamos: En Proofpoint, serás parte de un equipo global que rompe barreras para redefinir la ciberseguridad, guiado por nuestros valores fundamentales BRAVE: - Bold (Audaz) en cómo soñamos e innovamos - Responsive (Responsivo) a comentarios, desafíos y oportunidades - Accountable (Responsable) por los resultados y los mejores resultados de su clase - Visionary (Visionario) en la resolución de problemas enfocada en el futuro - Exceptional (Excepcional) en la ejecución e impacto Buscamos un Ingeniero de Machine Learning con al menos 3-4 años de experiencia en ingeniería de software y sistemas de ML para unirse a nuestro equipo colaborativo de Ingeniería de Machine Learning en Proofpoint. Este rol es fundamental para diseñar, construir y escalar sistemas de ML en producción para desafíos de ciberseguridad. Asumirás la propiedad de todo el ciclo de vida de ML, desde pipelines de datos e ingeniería de características hasta entrenamiento, servicio y monitoreo de modelos a escala. Trabajarás en estrecha colaboración 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 Aportas al Equipo: Como miembro central del equipo, desempeñarás un papel crucial en la arquitectura de sistemas de ML escalables y en la garantía de la excelencia en producción. Serás responsable del desarrollo y despliegue de modelos de ML de extremo a extremo, desde el diseño de la infraestructura hasta la optimización y el monitoreo. Trabajarás en estrecha colaboración con científicos de datos, ingenieros de MLOps, ingenieros de datos y especialistas en seguridad para garantizar que los modelos escalen, funcionen de manera confiable y se integren sin problemas en nuestros entornos de producción. Buscamos a alguien con una sólida base en ingeniería de software: fundamentos sólidos de CS, experiencia en diseño de sistemas y un historial comprobado en la construcción de sistemas de producción. Debes tener experiencia práctica con frameworks de ML (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn) y la disciplina de ingeniería para escribir código limpio, testeable y mantenible. La experiencia con plataformas de despliegue de ML, servicio de modelos, repositorios de características y sistemas de monitoreo es esencial. La familiaridad con ML adversarial, desafíos de ciberseguridad y NLP es una ventaja, pero priorizamos sólidos fundamentos de ingeniería y la capacidad de aprender rápidamente nuevos dominios de ML. Tus contribuciones impulsarán nuestra capacidad para construir sistemas confiables y escalables que detecten amenazas cibernéticas a escala, reforzando la misión de Proofpoint de proteger a las organizaciones de los riesgos de seguridad. Responsabilidades Diarias: - Diseñar y construir pipelines de ML escalables e infraestructura de datos para sistemas de detección de amenazas de alto rendimiento. - Ser responsable del despliegue y monitoreo de modelos de ML en producción de extremo a extremo, incluyendo pruebas A/B y optimización de rendimiento. - Arquitectar soluciones de servicio de modelos (APIs REST, predicción por lotes, streaming) que cumplan con los requisitos de latencia y rendimiento. - Construir pipelines de características e infraestructura de datos para soportar el entrenamiento y la inferencia de modelos a escala. - Colaborar con científicos de datos para comprender los requisitos del modelo y traducirlos en sistemas de producción. - Implementar monitoreo, registro y alertas para modelos de ML en producción para detectar degradación del rendimiento y fallas. - Optimizar el rendimiento del modelo y la utilización de recursos, gestionando los costos de cómputo y las compensaciones de latencia de inferencia. - Participar activamente con el equipo, incluyendo científicos de datos, ingenieros, especialistas en plataformas de ML, analistas de seguridad y gestión de productos, para entregar soluciones robustas. Habilidades y Experiencia Deseadas: - Sólidos fundamentos de ingeniería de software: dominio de Python, sólida comprensión de estructuras de datos, algoritmos y diseño de sistemas. - Experiencia en la construcción de sistemas de ML de extremo a extremo: pipelines de datos, ingeniería de características, entrenamiento de modelos, servicio de modelos y monitoreo. - Experiencia práctica con frameworks de ML: PyTorch, TensorFlow o Scikit-learn en entornos de producción. - Familiaridad con frameworks de despliegue y servicio de ML: MLflow, TensorFlow Serving, KServe o similares. - Familiaridad con goLang - Experiencia con plataformas en la nube, particularmente AWS (EC2, S3, SageMaker, Lambda, RDS) para construir sistemas escalables. - Comprensión de las mejores prácticas de ingeniería de software: pruebas, CI/CD, revisión de código y control de versiones. - Comprensión básica de conceptos de ML adversarial y análisis de seguridad es una ventaja. Por qué Proofpoint? En Proofpoint, creemos que una experiencia profesional excepcional incluye un paquete integral de compensación y beneficios. Aquí hay solo algunas razones por las que te encantará trabajar con nosotros: - Compensación competitiva - Beneficios integrales - Éxito profesional en tus términos - Entorno de trabajo flexible - Días anuales de bienestar y alcance comunitario - Reconocimiento continuo por tus contribuciones - Oportunidades de colaboración y networking global Nuestra Cultura: Nuestra cultura está arraigada en valores que inspiran pertenencia, empoderan el propósito y generan éxito, todos los días, para todos. Fomentamos las solicitudes de personas de todos los orígenes, experiencias y perspectivas. Si necesitas alguna adaptación durante el proceso de solicitud o entrevista, por favor contacta a [email protected]. Cómo Postularse: ¿Interesado? Envía tu solicitud junto con cualquier información de apoyo. ¡Estamos ansiosos por saber de ti!

Responsabilidades

• Diseñar y construir pipelines de ML escalables y infraestructura de datos
• Desplegar y monitorear modelos de ML en producción
• Arquitectar soluciones de servicio de modelos (APIs REST, predicción batch, streaming)
• Construir pipelines de características e infraestructura de datos
• Colaborar con científicos de datos para entender requisitos de modelos
• Implementar monitoreo, logging y alertas para modelos de ML
• Optimizar el rendimiento de modelos y la utilización de recursos
• Participar activamente con el equipo para entregar soluciones robustas

Habilidades

Beneficios

• Compensación competitiva
• Beneficios integrales
• Éxito profesional
• Entorno de trabajo flexible
• Días de bienestar y alcance comunitario anual
• Reconocimiento de contribuciones
• Colaboración y networking global

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