Разработчик программного обеспечения

Qohash создает слой контроля безопасности данных с нулевым копированием, чтобы предприятия могли безопасно внедрять ИИ.

Наша платформа, Qostodian, помогает крупным организациям обнаруживать, классифицировать, управлять и устранять проблемы с конфиденциальными неструктурированными данными в их самых критичных источниках данных без перемещения или копирования данных. Эта архитектура с нулевым копированием снижает риски, сохраняет суверенитет данных и позволяет предприятиям защищать данные непосредственно там, где они находятся.

Это важно, потому что внедрение ИИ увеличивает риски, сложность и срочность вопросов безопасности данных в предприятиях. Прежде чем организации смогут безопасно развернуть ИИ-агентов, помощников, системы поиска или автоматизированные рабочие процессы, им необходимо знать, где находятся конфиденциальные данные, кто и что может получить к ним доступ, и как масштабно применять меры контроля.

Культура компании — в нашем ядре

Наши 5 основных ценностей — это не просто слова, это образ жизни для нас. Мы знаем, что компании с сильной культурой и высокой целью работают лучше в долгосрочной перспективе.

Говорят ли вам наши ценности?

• Стремление к совершенству
• Устойчивость
• Фокус на миссии
• Ответственность
• Принятие конфликтов

О команде

Мы создаем новую команду для запуска QSIDS (Система обнаружения конфиденциальной информации Qohash), посвященную движку обнаружения. Центральным направлением этой команды является интеграция встроенного ИИ, моделей машинного обучения, которые работают непосредственно на устройстве и внутри системы. Речь идет о высокопроизводительном, малоресурсном выводе на устройстве, встроенном непосредственно в движок обнаружения. Движок написан на Go с сильным акцентом на производительность и минимальное потребление ресурсов.

Кто вы

Вы — практический разработчик машинного обучения, который вдохновляется тем, чтобы выводить модели из блокнота в реальный мир, запускать их, эксплуатировать и обеспечивать их стабильную работу в производственных условиях. Вы гордитесь тем, что владеете тем, что создаете: наблюдаете за поведением моделей после развертывания и итеративно улучшаете их, чтобы они оставались эффективными. Вы обладаете крепкими инженерными основами и естественно сотрудничаете, помогая команде принимать качественные решения. Вам комфортен темп и неопределенность стартапа, и вы заботитесь о результате, а не только о коде.

Что вы будете делать

• Создавать, оптимизировать и внедрять модели машинного обучения для вывода на устройстве внутри движка обнаружения QSIDS.
• Оптимизировать модели с учетом производительности и ограничений ресурсов, минимизируя использование памяти, задержки и вычислительные ресурсы на устройстве.
• Тесно сотрудничать с системными инженерами для эффективной интеграции моделей в движок на базе Go.
• Доводить модели до производства и владеть ими после запуска, контролируя производительность, выявляя дрейф и итеративно улучшая надежность.
• Сотрудничать с заинтересованными сторонами для определения этапов и обеспечения соответствия сроков потребностям разработки.
• Участвовать в обсуждениях технологических выборов и решений по развитию продукта.
• Решать аномалии и проблемы сразу после их возникновения.
• Следить за последними технологиями в области машинного обучения и другими технологиями и лучшими практиками — но сопротивляться погоне за новинками.
• Помогать в адаптации и обучении коллег по мере роста команды.
• Эффективно доносить технические концепции как до технических, так и до нетехнических заинтересованных сторон.

Что показывает ваше резюме

Обязательные требования

• Опыт более 7 лет в создании и внедрении моделей машинного обучения в производство — включая развертывание, эксплуатацию и мониторинг в реальных условиях
• Практический опыт владения моделями после развертывания: мониторинг производительности, выявление дрейфа и итерации в производственных системах
• Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, инженерии или смежной области (или эквивалентный профессиональный опыт)

Желательные навыки

• Опыт внедрения моделей МЛ для вывода на устройстве (сильное преимущество для этой роли)
• Опыт работы с высокопроизводительным, малоресурсным системным программированием (управление памятью, многопоточность, оптимизация), желательно на Go или близком системном языке
• Двуязычие (французский и английский)
• Опыт работы в стартапе
• Степень магистра или доктора наук в области инженерии, компьютерных наук или смежной технической области.

Что вы получите взамен?

• Конкурентоспособный уровень заработной платы.
• До шести недель оплачиваемого отпуска в год, потому что мы ценим ваш баланс между работой и личной жизнью.
• Всеобъемлющие медицинские льготы, включая:
  • Страхование жизни
  • Краткосрочную и долгосрочную нетрудоспособность
  • Парамедицинские и телемедицинские услуги
  • Счет на медицинские расходы (HSA)

Qohash является работодателем с равными возможностями. Все квалифицированные кандидаты будут рассмотрены на трудоустройство без учета пола, гендерной идентичности, сексуальной ориентации, расы, цвета кожи, религии, национального происхождения, инвалидности, статуса ветерана, возраста или любой другой характеристики, защищенной применимым законодательством. Для этой позиции требуется рабочее владение английским языком в соответствии с операционными требованиями компании. Свяжутся только с кандидатами, выбранными для интервью.