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$158,000-183,000
Jobgether
Austin, TX, USA
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CompartirEsta posición es publicada por Jobgether en nombre de SecurityScorecard. Actualmente estamos buscando un Científico de Datos Senior en Austin. Como Científico de Datos Senior, impulsarás la innovación en ciberseguridad mediante el desarrollo de modelos avanzados de aprendizaje automático que potencien una plataforma global de calificación de riesgos. Trabajarás con conjuntos de datos complejos para descubrir amenazas, evaluar riesgos y entregar inteligencia que proteja empresas en todo el mundo. Colaborando estrechamente con equipos de ingeniería y producto, tus análisis moldearán directamente decisiones basadas en datos y mejorarán la precisión de la plataforma. Este puesto es ideal para un científico de datos apasionado por utilizar la inteligencia artificial para resolver problemas del mundo real de alto impacto en un entorno tecnológico de rápido crecimiento. Responsabilidades: - Diseñar, construir e implementar modelos de aprendizaje automático para la calificación de riesgos en ciberseguridad e inteligencia de amenazas. - Analizar grandes conjuntos de datos complejos para detectar patrones, anomalías e insights significativos. - Colaborar con equipos de ingeniería y producto para integrar modelos en entornos de producción. - Liderar iniciativas de ciencia de datos, contribuir a revisiones de código y definir mejores prácticas. - Validar modelos en cuanto a su robustez, escalabilidad y aplicabilidad en el mundo real. - Traducir hallazgos técnicos complejos en recomendaciones empresariales accionables para partes interesadas técnicas y no técnicas. - Mantenerse actualizado sobre nuevos métodos de ciencia de datos y aplicarlos a desafíos cambiantes de ciberseguridad. Requisitos: - Mínimo 5 años de experiencia práctica aplicando ciencia de datos y aprendizaje automático a desafíos del mundo real. - Título avanzado en Informática, Matemáticas, Estadística o campo cuantitativo relacionado, o experiencia equivalente. - Dominio de Python y frameworks de aprendizaje automático como scikit-learn, XGBoost, MLFlow o PyTorch. - Experiencia con plataformas de datos en la nube como AWS, GCP o similares. - Conocimientos sólidos de algoritmos de aprendizaje automático, métricas de rendimiento y flujos de trabajo de despliegue de modelos. - Excelentes habilidades de comunicación y capacidad para presentar contenido técnico de forma clara. - Experiencia o interés en ciberseguridad, calificación de riesgos o inteligencia de amenazas es un gran valor añadido. - Conocimiento de modelos de lenguaje grandes (LLMs) y/o Scala es un plus. Beneficios: - Salario competitivo e incentivos basados en el rendimiento. - Opciones de acciones y participación en capital. - Tiempo libre pagado ilimitado y generosas políticas de licencia parental. - Seguro integral de salud, visión y dental. - Reembolso de matrícula y oportunidades de aprendizaje. - Entorno de trabajo remoto flexible o híbrido. - Una cultura laboral inclusiva reconocida por Fast Company, Inc. Magazine y otras publicaciones. 💵 Compensación total estimada: $158,000 – $183,000 (salario base + bono), sujeta a experiencia, habilidades y ajuste al puesto. Nuestro proceso de contratación Jobgether es una plataforma de coincidencia de talento que colabora con empresas de todo el mundo para conectar eficientemente a los mejores profesionales con las oportunidades adecuadas mediante el emparejamiento de empleo impulsado por inteligencia artificial. Cuando te postulas, tu perfil pasa por nuestro proceso de selección basado en inteligencia artificial, diseñado para identificar de manera eficiente y justa a los mejores candidatos. 🔍 Nuestra IA evalúa minuciosamente tu CV y tu perfil de LinkedIn, analizando tus habilidades, experiencia y logros. 📊 Compara tu perfil con los requisitos fundamentales del puesto y los factores de éxito anteriores para determinar tu puntuación de coincidencia. 🎯 En función de este análisis, seleccionamos automáticamente a los 3 candidatos con mayor puntuación de ajuste al puesto. 🧠 Cuando es necesario, nuestro equipo humano puede realizar una revisión manual adicional para asegurarnos de que ningún perfil destacado se quede fuera. El proceso es transparente, basado en habilidades y libre de sesgos, centrándose únicamente en tu adecuación al puesto. Una vez completada la selección, compartimos esta lista directamente con la empresa contratante. La decisión final y los siguientes pasos (por ejemplo, entrevistas o evaluaciones técnicas) serán gestionados por su equipo interno. ¡Gracias por tu interés! #LI-CL1
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Washington, DC, USA
