机器学习工程师 I - 邮件安全产品

岗位介绍

Abnormal AI 招聘机器学习工程师加入误发邮件检测团队，负责检测和拦截误发的外发邮件，防止数据泄露。这是一个高度应用型的岗位，需要构建端到端的机器学习解决方案，包括特征工程、模型训练、部署和监控。理想候选人应具备1年以上生产环境ML经验，善于实验和迭代，能够将研究想法转化为生产级系统，并与跨职能团队合作，将客户需求转化为可衡量的产品改进。

工作内容

• 与产品经理、技术主管和工程利益相关者合作，使技术交付与路线图里程碑保持一致，确保在支持的环境中成功发布。
• 负责误发邮件检测的完整ML生命周期，包括数据整理、特征工程、模型训练和评估、部署和监控。
• 通过迭代改进交付可衡量的可靠性和客户影响。
• 进行严格的实验和评估（离线指标、在线A/B测试、发布后监控），设置阈值，并进行有针对性的错误分析以防止回归。
• 跨时区有效沟通，维护高质量技术文档，并为团队共享知识做出贡献。
• 参与所负责组件的共享待命轮换，职责侧重于检测效能和实时评分系统。

任职要求

• 计算机科学、机器学习、人工智能、信息系统或相关工程或定量领域的学士学位。
• 1年以上在生产系统中构建和运营应用ML功能的经验。
• 具有贡献端到端ML系统的经验，包括数据整理（文本和结构化）、特征工程、模型选择、训练、评估和生产部署及监控。
• 展示出实现和推理算法、开发特征、平均和组合信号以及有效应用数值计算的能力。
• 展示出查询生产数据、识别行为或趋势变化并启动有针对性的实验以提高模型效能的能力。
• 了解在线与离线管道、数据表和标记工作流，以有效利用工具支持安全、可扩展的模型部署。
• 具有运行离线指标、在线A/B测试、设置阈值以及监控漂移和性能的经验，并具备护栏和回滚策略以确保可靠的迭代。
• 强大的书面和异步沟通能力。能够独立工作并在分布式、跨职能团队中有效工作。