Senior Machine Learning Engineer (SOC)

Werden Sie Teil von Proton und bauen Sie ein besseres Internet auf, in dem Privatsphäre der Standard ist Bei Proton glauben wir, dass Privatsphäre ein grundlegendes Menschenrecht und der Eckpfeiler der Demokratie ist. Seit unserer Gründung im Jahr 2014 durch ein Team von Wissenschaftlern vom CERN widmen wir uns der Bereitstellung kostenloser Open-Source-Technologie für Millionen von Menschen weltweit und gewährleisten so den Zugang zu Privatsphäre, Sicherheit und Freiheit online. Unsere Reise begann mit Proton Mail, dem weltweit größten sicheren E-Mail-Dienst, und wurde seither auf Proton VPN, Proton Calendar, Proton Drive und Proton Pass ausgeweitet. Diese Tools befähigen Einzelpersonen und Organisationen, die Kontrolle über ihre persönlichen Daten zu übernehmen, sich von den invasiven Praktiken der Big Tech zu lösen und Zensur zu besiegen. Unsere Arbeit beeinflusst hunderte Millionen von Leben, von Aktivisten an der Front, die die Freiheit verteidigen, bis hin zu Regierungsvertretern, die sensible Informationen schützen. In einigen Fällen waren die Dienste von Proton sogar maßgeblich daran beteiligt, Leben zu retten, indem sie sichere und private Kommunikation in Hochrisikosituationen ermöglichten. Proton ist ein profitables Unternehmen, das nicht auf VC-Finanzierungen angewiesen ist, und unterstützt über 100 Millionen Benutzerkonten mit einem wachsenden Team von über 500 Personen aus über 50 verschiedenen Ländern, die von den weltweit führenden Unternehmen und Universitäten stammen. Wir legen in unserem Einstellungsprozess Wert auf Intelligenz, Lernpotenzial und Ehrgeiz. Anpassungsfähigkeit ist der Schlüssel, während wir Neuland betreten und neu definieren, wie Geschäfte online abgewickelt werden. Hiring bei Proton ist hochselektiv, wobei weniger als 1 % der Kandidaten eingestellt werden. Wir glauben, dass kleinere Teams mit außergewöhnlichen Talenten immer über größere Teams mit geringerer Talentdichte triumphieren werden. Sie werden die Möglichkeit haben, mit vielen der weltweit klügsten Köpfe auf ihren Gebieten zusammenzuarbeiten, von ehemaligen internationalen Mathematik- und Wissenschafts-Olympiadsiegern bis hin zu Schachchampions. Wir haben eine globale Denkweise und große Ambitionen, bleiben aber im Herzen ein Start-up. Wir schätzen Empowerment und Flexibilität und halten unsere Strukturen flach, um schnell voranzukommen und unnötige Politik zu vermeiden. Müde davon, in der Masse unterzugehen? Schließen Sie sich uns an und leisten Sie Arbeit, auf die Sie wirklich stolz sein können. Überprüfen Sie unsere Open-Source-Projekte hier ! Das Team Der Security Machine Learning Engineer wird eine Schlüsselrolle dabei spielen, unser Security Operations Center (SOC) von einem reaktiven zu einem proaktiven Modell zu transformieren, indem fortschrittliches maschinelles Lernen und datengesteuerte Ansätze in unsere Detection- und Response-Workflows integriert werden. Diese Rolle schlägt die Brücke zwischen traditionellen Cybersecurity-Operationen und moderner ML-gesteuerter Analytik, was es unserem Team ermöglicht, auf breiter Basis aufkommende Bedrohungen, anomaliehaftes Verhalten und neue Angriffsmuster automatisch zu identifizieren. Als sekundärer Fokus könnte die Rolle auch LLMs und AI Engineering nutzen, um Analysten-Workflows zu automatisieren und den operativen Aufwand (Toil) zu reduzieren. Der Engineer wird direkt im Security-Team angesiedelt sein, um sicherzustellen, dass die entwickelten Lösungen operativ relevant und auf unsere Sicherheitsprioritäten abgestimmt sind, während er gleichzeitig eng mit dem internen Machine Learning Team (MSA) zusammenarbeitet, um deren Fachwissen und Best Practices zu nutzen. Was Sie tun werden: ML-gesteuerte Erkennung & Automatisierung Entwurf, Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen zur Verbesserung der Sicherheitserkennung, Identifizierung von Anomalien und Incident Response. Integration von ML-Outputs in den SOC-Workflow, um eine intelligentere und schnellere Triage zu ermöglichen. Kontinuierliche Evaluierung und Feinabstimmung von Modellen, um False Positives zu reduzieren und die Erkennungspräzision zu verbessern. Sicherstellung, dass Modell-Outputs für SOC-Analysten interpretierbar und umsetzbar sind. Data Engineering für Sicherheit Aufbau und Wartung von Datenpipelines, um sicherheitsrelevante Daten (z. B. Logs, Netzwerkverkehr, Endpoint-Events) zu sammeln, zu verarbeiten und in ML-bereite Datensätze zu transformieren. Zusammenarbeit mit dem Security Engineering Team, um eine skalierbare und sichere Datenhandhabung (z. B. Parsing, Verarbeitung, Speicherung) zu gewährleisten. AI Engineering & LLM-gestützte Automatisierung Erkundung und Aufbau von LLM-gestützten Tools zur Automatisierung repetitiver SOC-Aufgaben (z. B. Alert Triage, Beweissicherung, Incident-Zusammenfassung, Berichterstellung). Anwendung geeigneter Guardrails und Evaluationen, um sicherzustellen, dass Outputs genau, prüfbar und in operativen Kontexten sicher anwendbar sind. Forschung & Innovation Aktuell bleiben bei Fortschritten in der Security Data Science, Adversarial ML und automatisierter Bedrohungserkennung. Prototyping und Testen neuer ML- und KI-Techniken (z. B. unüberwachte Anomalieerkennung, graphbasierte Bedrohungs-Korrelation). Beitrag zur Verbesserung der Detection-Inhalte durch statistische Analyse und Clustering. Operations & Maintenance Sichere und verantwortungsvolle Bereitstellung von Modellen in der Produktion unter Gewährleistung von Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit. Implementierung von Monitoring-, Alerting- und Retraining-Mechanismen für bereitgestellte ML-Modelle. Dokumentation von Methodiken und Leistungsmetriken für die Auditierbarkeit und den Wissensaustausch. Was wir suchen: Erforderlich Nachgewiesene Erfahrung im Machine Learning Engineering oder Data Science, idealerweise in einem Cybersecurity- oder Operations-Kontext. Fundierte Kenntnisse in Python sowie starke Kenntnisse in ML-Frameworks. Erf