Sr. Engineer - Data & ML Platform (Hybrid, IND)

Задача команды Data & ML Platform — использовать все данные, которые поступают и каталогизируются в Data LakeHouse, для исследования, получения инсайтов, разработки моделей, ML Engineering и активации инсайтов. Эта команда находится в более крупной группе Data Platform, которая служит одним из основных столпов нашей компании. Мы обрабатываем данные в действительно огромных масштабах. Наша обработка состоит из различных аспектов, включая события угроз, собираемые через телеметрию, связанные метаданные, а также информацию об ИТ‑активах, контекстную информацию об экспозиции угроз на основе дополнительной обработки и т.д. Эти аспекты составляют общую платформу данных, которая в настоящее время превышает 200 PB и поддерживается в гипермасштабном Data Lakehouse, построенном и управляемом командой Data Platform. Механизмы ingest‑а включают как пакетные, так и почти реальном времени потоки, которые формируют ядро Threat Analytics Platform, используемое для инсайтов, охоты за угрозами, расследования инцидентов и многого другого.

Как инженер в этой команде, вы будете играть ключевую роль в построении нашей ML Experimentation Platform с нуля. Вы будете тесно сотрудничать с инженерами программного обеспечения Data Platform, Data Scientists и Threat Analysts, разрабатывая, внедряя и поддерживая масштабируемые ML‑конвейеры, которые будут использоваться для подготовки данных, каталогизации, Feature Engineering, обучения моделей и их обслуживания, влияя на критически важные бизнес‑решения. Вы станете важным участником культуры, ориентированной на производство, которая соединяет разработку моделей и их успешную эксплуатацию. В будущих планах — инвестиции в генеративный ИИ для таких сценариев, как моделирование путей атак для ИТ‑активов.

• Помогать проектировать, строить и способствовать принятию современной платформы Data+ML
• Модульно разбивать сложный ML‑код на стандартизированные и повторяемые компоненты
• Устанавливать и способствовать принятию повторяемых шаблонов для разработки, развертывания и мониторинга моделей
• Создавать платформу, масштабируемую до тысяч пользователей и предоставляющую возможность самостоятельного создания ML‑конвейеров экспериментов
• Использовать инструменты оркестрации рабочих процессов для эффективного и масштабируемого выполнения сложных конвейеров данных и ML
• Проводить ревью изменений кода от data scientists и продвигать лучшие практики разработки программного обеспечения
• Использовать облачные сервисы, такие как Kubernetes, blob storage и очереди, в нашей облачно‑ориентированной среде

• B.S. в Computer Science, Data Science, Statistics, Applied Mathematics или смежной области и более 10 лет соответствующего опыта; либо M.S. с более 8 лет опыта; либо Ph.D. с более 6 лет опыта.
• Более 3 лет опыта разработки и развертывания решений машинного обучения в продакшн. Знакомство с типичными алгоритмами машинного обучения с инженерной точки зрения (как они строятся и используются, а не обязательно с теорией); знакомство с подходами supervised / unsupervised: как, почему, когда создаются и используют размеченные данные.
• Более 3 лет опыта работы с инструментами ML Platform, такими как Jupyter Notebooks, NVidia Workbench, MLFlow, Ray, Vertex AI и др.
• Опыт создания продукта(ов) или функций платформы данных с использованием (одного из) Apache Spark, Flink или сопоставимых инструментов в GCP. Опыт работы с Iceberg очень желателен.
• Владение распределёнными вычислениями и технологиями оркестрации (Kubernetes, Airflow и др.)
• Опыт продакшн‑использования инфраструктурных инструментов как код, таких как Terraform, FluxCD
• Экспертный уровень владения Python; рекомендуется опыт с Java/Scala. Способность писать Python‑интерфейсы, предоставляющие стандартизированные и упрощённые интерфейсы для data scientists для использования внутренних инструментов Crowdstrike
• Экспертный уровень работы с CI/CD‑фреймворками, такими как GitHub Actions
• Экспертный уровень работы с контейнеризационными фреймворками
• Сильные аналитические и проблемно‑решающие навыки, способность работать в динамичной среде
• Исключительные межличностные и коммуникативные навыки. Работа с заинтересованными сторонами из разных команд и синтез их потребностей в программные интерфейсы и процессы.

• Go
• Iceberg
• Pinot или другая база данных в стиле time‑series/OLAP
• Jenkins
• Parquet
• Protocol Buffers/GRPC

• Лидер рынка в компенсациях и акциях
• Всеобъемлющие программы физического и психического благополучия
• Конкурентный отпуск и праздничные дни для восстановления сил
• Оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком и приёмному усыновлению
• Возможности профессионального развития для всех сотрудников независимо от уровня или роли
• Сети сотрудников, группы по географическому соседству и волонтёрские возможности для налаживания связей
• Яркая офисная культура с мировыми удобствами
• Сертификат Great Place to Work Certified™ по всему миру
• CrowdStrike гордится тем, что является работодателем с равными возможностями. Мы привержены развитию культуры принадлежности, где каждый ценится за то, кто он есть, и имеет возможность добиваться успеха. Мы поддерживаем ветеранов и людей с ограниченными возможностями через нашу программу позитивных действий.
• CrowdStrike обязуется предоставлять равные возможности трудоустройства всем сотрудникам и соискателям. Компания не дискриминирует в трудоустройстве или практиках на основе расы, цвета кожи, вероисповедания, этнической принадлежности, религии, пола (включая беременность или связанные с беременностью медицинские состояния), сексуальной ориентации, гендерной идентичности, семейного или брачного статуса, статуса ветерана, возраста, национального происхождения, предков, физических ограничений (включая ВИЧ и СПИД), психических ограничений, медицинского состояния, генетической информации, членства или участия в местной комиссии по правам человека, статуса в отношении государственной помощи или любого другого признака, защищённого законом.