Senior Engineering Traffic Analyst, Search, Anti-scraper - Google Careers

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X Note : En postulant à ce poste, vous aurez l'opportunité de communiquer votre lieu de travail préféré parmi les suivants : Mountain View, CA, USA ; Zürich, Switzerland ; New York, NY, USA.

Qualifications minimales : ###

• Licence ou expérience pratique équivalente.
• 5 ans d'expérience en analyse de données, y compris l'identification de tendances, la génération de statistiques récapitulatives et l'extraction d'informations à partir de données quantitatives et qualitatives.
• 5 ans d'expérience dans la gestion de projets et la définition de la portée, des objectifs et des livrables de projet.
• Expérience avec l'analyse statistique, la science des données et l'analyse de données.

Qualifications préférentielles : ###

• Master dans un domaine quantitatif (par exemple, statistiques, informatique, mathématiques, ingénierie).
• 5 ans d'expérience dans un rôle intensif en données tel que la veille sur les menaces, la science des données, la confiance et la sécurité (trust and safety), ou l'analyse de la fraude.
• Expérience avec la veille sur les menaces, la lutte contre les abus, la sécurité, l'analyse de réseau, la détection de la fraude et le Search Engine Optimization (SEO).
• Expérience avec SQL, JavaScript, Python ou C++.
• Expérience avec les systèmes et concepts d'apprentissage automatique (machine learning).
• Expérience en analyse de données, science des données, analyse statistique, détection d'abus, spam, développement web, gestion de projet et détection de la fraude.

A propos du poste ###

En tant qu'analyste de l'intégrité du trafic, vous serez à l'avant-garde de la protection de Google Search. Vous utiliserez vos compétences analytiques pour comprendre l'évolution du paysage des bots et des scrapers, identifier de nouveaux modèles d'abus et de trafic inorganique, et mesurer l'efficacité de nos protections et suggérer des améliorations. Vous collaborerez étroitement avec des ingénieurs logiciels, des data scientists et des ingénieurs de fiabilité des sites (site reliability engineers) pour développer, déployer et affiner des contre-mesures. Vous identifierez les tendances d'abus, suivrez les acteurs de menaces et mesurerez l'efficacité de nos protections contre les bots, ainsi que l'impact sur les utilisateurs réels grâce à une analyse approfondie des données et au ML/AI. Dans Google Search, nous réimaginons ce que signifie rechercher des informations - de n'importe quelle manière et n'importe où. Pour ce faire, nous devons résoudre des défis d'ingénierie complexes et étendre notre infrastructure, tout en maintenant une expérience universellement accessible et utile sur laquelle les gens du monde entier comptent. En rejoignant l'équipe Search, vous aurez l'opportunité d'avoir un impact sur des milliards de personnes dans le monde. La rémunération individuelle est déterminée par des facteurs incluant les compétences liées au poste, l'expérience et l'éducation ou formation pertinente.

US: $159000 - $230000 (USD) + 15% bonus target + equity + benefits

En savoir plus sur les avantages chez Google.

Responsabilités ###

• Enquêter et analyser les modèles d'abus sur Google Search, en utilisant des informations fondées sur les données pour développer des contre-mesures et renforcer la sécurité de la plateforme, et analyser des ensembles de données pour identifier des tendances, des modèles et des anomalies pouvant indiquer un abus au sein de Google Search.
• Développer et suivre des mesures pour évaluer l'impact des scrapers et l'efficacité des défenses anti-scraping, et collaborer avec les équipes d'ingénierie pour concevoir, tester et lancer de nouvelles règles anti-scraper, de nouveaux modèles et des améliorations de système.
• Examiner les attaques de preuve de concept et les rapports de recherche qui identifient les zones d'ombre et orientent les priorités de développement de l'équipe d'ingénierie, évaluer l'efficacité des mécanismes de détection existants et proposés, en comprenant l'impact tant sur les scrapers que sur les utilisateurs réels.
• Contribuer au développement de signaux et de fonctionnalités pour les modèles d'apprentissage automatique afin de détecter les comportements abusifs, et développer et maintenir la veille sur les menaces concernant les acteurs de scraping, leurs motivations, leurs tactiques et l'écosystème de scraping.