成立時間:1988 年
成立地點:美國加州,總部位於日本東京
產業類別:電腦防毒及網路用安全軟體

Description

  • 你對機器學習、分散式系統有源源不絕的熱忱嗎?
  • 你擁有打不死的好奇心,喜歡耐著性子追根究底嗎?
  • 你擅長靈活思考與行動,不斷探索、驗證與思考如何突破瓶頸?

我們正尋找擁有這樣特質的你……一起扮演現代福爾摩斯,加入趨勢科技Core Tech TMCAT Project!

在這個團隊,你可以~

  • 悠遊於千萬筆的Real Data中,分析全球網路使用者行為及日新月異的病毒資料
  • 從龐雜無盡的資料中找出潛在的抽象規則,依據數據結果設計並建構模型來提供解決方案、預測使用者/病毒行為
  • 透過與其他軟體研發人員的合作,參與趨勢核心threat projects, 提升資安相關的技術和問題處理流程,以增加技術的廣度

利用 Machine Learning及Deep Learning ,讓我們一起來訓練智慧的科技腦。透過資料學習,不斷調整模型的構成,抽絲剝繭,從平凡中挖掘黑暗威脅的跡象。讓我們一起來發揮資料的技術力,在巨人的肩膀上發現問題的脈絡,創造AI大未來!

Responsibilities

Seeking for candidate who is able to create scalable solution by applying machine learning techniques for customer-facing problems.

  • Will be dealing with huge amount of data to identify new type of fast-changing internet threat
  • Will closely work with development team to express the novelty ideas and turn it into productive solution to solve the real world case.
  • Will closely communicate with Operation and Field Support to understand customer-facing problems and optimize the machine learning techniques to solve customer’s problem
  • Will research on innovative machine learning technique that could solve real world challenging cases

 

Qualification/Requirement

  • Experience with applying predictive modeling using sophisticated algorithms such as Support Vector Machine, Deep Learning… etc. to solve real world case.
  • Experience with handling and analysis of large-scale knowledge extraction, pattern recognition, text mining, graph analysis
  • Experience with very large dataset collection/processing/analysis under customer’s environment and able to provide predictive capability of potential future threats
  • Experience with large scale distributed programming
  • Experience with distributed computing platforms
  • Familiar with Python/Java

 

技能標籤: java, python

您正瀏覽的職缺:Machine Learning Engineer (SPN)    有 9 則面試心得
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  1. Amy
    負責顧問
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    Support Vector Machine, Deep Learning.
    Experience with handling and analysis of large-scale knowledge extraction, pattern recognition, text mining, graph analysis.
    Experience with very large dataset collection/processing/analysis under customer’s environment and able to provide predictive capability of potential future threats.

  2. Iris
    負責顧問
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    第一次面試和 3 個 RD 主管談,屬於核心研發團隊,除了之前舊有的 Security 研究,另一個就是 Web 研發
    第二次面試和 RD 主管、PM Leader、HR,主要是自己做的研究以及期望薪資,很喜歡趨勢的研究環境,有自己核心的研發,但也不會和產品脫節。

  3. Sun
    負責顧問
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    跟兩個主管談,趨勢說要發展一個整合的系統,覺得研究的方向不錯。

  4. Amy
    負責顧問
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    用 Python 考 3 題 codility,約莫兩個多小時,覺得比較偏實作,沒有複雜的演算。

  5. Sun
    負責顧問
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    網路上刷的 codility 比較偏複雜的演算法,但趨勢的 codility 則陷阱題偏多。
    一面約莫 2 個小時,跟三個部門談,專注在技術的問題:如論文內容和現職工作內容。
    二面跟部門大主管面談約 1.5 小時,問很細節的技術性問題、project 如何合作,印象最深刻的等等;問我可以將技術應用在哪些地方?為何要選擇這份工作?

  6. Lydia
    負責顧問
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    SPN 大主管面試,約莫 1 個多小時,自我介紹後就都在講 project 的技術層面。

  7. Amy
    負責顧問
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    覺得 codility 寫得很順,三題在兩個半小時內都有寫完。
    面試時和一個研發部門的主管以及人資聊了一個多小時,主管都問 project 技術性問題,或者是之前的工作內容,以及介紹一下部門的分工情形及公司產品,他說主要是在 data center 裡需要 Machine Learning 的人才;人資則會問有沒有其他 offer 或者對公司的興趣程度等等。
    面試過程聊起來感覺滿開心的,最後也順利拿到 offer 囉~

  8. Teleny
    負責顧問
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    前測給 3 題,限 2 個半小時內寫完。考試內容偏應用,比演算法相對容易。
    面試時間大概是一個半小時,先跟用人主管一對一面談。主管問了一些技術方面的問題,和以前做過的專案內容;HR 最後會問對趨勢有興趣的地方是什麼。

  9. Iris
    負責顧問
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    趨勢的 Codility 陷阱題偏多!
    第一次面試總共面了快兩小時,只有問到專業技術的問題,包括碩士論文寫過的東西和現在的工作內容。
    第二次面試大概一個半小時,和 Yamato 大主管面,問技術性問題和工作流程等很細節的東西,也有問到未來可以為公司做什麼樣的貢獻。這次面試主要被問到很多關於之前 project 如何合作、印象最深刻的事情等等,最後才會跟 HR 談到薪資的部分,Offer get!

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