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

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Description

  • 你對於使用機器學習及人工智慧技術十分有熱忱嗎?
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我們正尋找擁有這樣特質的你……加入趨勢科技 Core Tech Machine Learning/AI team! 在這個團隊,你可以~

  • 運用各種最新的技術,提出最有創意的想法來開發解決方案
  • 與 AI 團隊中其他頂尖好手共同合作運用機器學習來解決各式各樣資安問題
  • 參與趨勢核心 threat projects,提升資安相關的技術和問題處理流程,增加技術的廣度

Responsibilities

  • A hands-on Machine Learning Engineer with strong experience in Machine Learning, especially in Deep Learning, NLP…
  • Possess strong statistical modeling skills, being able to develop algorithms and to translate algorithms into code, completes programming, implements efficiencies, performs testing, and debugging.
  • Will interact with threat experts to define requirements and/or necessary modifications.
  • Be able to apply knowledge of experimental methodologies, statistics, optimization, probability theory and machine learning using code for tool building, statistical analysis and modeling using both general purpose software languages (e.g. C++, C#, Java, Python) and statistical languages (e.g. R).
  • Will work with large-scale computing frameworks, data analysis systems and modeling environments (e.g., Spark, Hadoop).
  • Will research on innovative machine learning technique that could solve real-world challenging problems.

Qualification/Requirement

  • A master’s degree in Computer Science, Computational Linguistics, Physics, Mathematics or related field.
  • Have 3+ years experience with applying predictive modeling using sophisticated algorithms such as Support Vector Machine, Deep Learning, NLP…on resolving real-world problems.
  • Proficient in C++, Java, and/or Python.
  • Experience with some or all of the following: REST APIs, SQL, Amazon Web Services, Hadoop, Linux is a plus.
  • Ability to effectively communicate complex ideas to other members of the team.
  • Nice to have: Threat security knowledge, including malware, spam, vulnerability, and web threat.

技能標籤: C++, java, machine learning, python

您正瀏覽的職缺:Machine Learning Engineer (SPN)    有 9 則面試心得
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  1. Jim Hsieh
    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. Jim Hsieh
    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. Vicky
    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. Jim Hsieh
    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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