了解Okta
Okta是世界上的身份公司。我们使每个人都能够安全地在任何设备或应用程序上使用任何技术。我们的员工身份和客户身份云平台提供安全而灵活的访问、身份验证和自动化功能，改变了人们在数字世界中的移动方式，将身份放在业务安全和增长的核心位置。
在Okta，我们欢迎各种观点和经验。我们不寻找每一个条件都符合的人 - 我们寻找终身学习者和能够通过他们独特的经验使我们变得更好的人。
加入我们的团队！我们正在建立一个属于您的身份的世界。
CIC工程团队
Okta的客户身份云(CIC)是由开发人员为开发人员设计的易于实施的身份验证和授权平台。我们为全球每天超过1亿次登录提供安全、可靠、无缝的应用程序访问。我们对身份的现代化方法使得这个全球级别的服务能够提供便利、隐私和安全，使客户能够专注于创新。
机器学习工程师
机器学习团队负责构建机器学习模型，并开发各种基础设施和平台组件，以扩展机器学习操作。
高级机器学习工程师将帮助构建、扩展和维护开发和生产平台。理想的候选人应具备深厚的技术背景和实际经验，能够构建和部署机器学习系统，并在整个组织中推动数据驱动文化。如果需要，他们不会犹豫地处理数据，并对有效和高效的机器学习团队非常熟悉。他们还将展现对应用机器学习领域的热情。此外，候选人对学习和潜在贡献于前沿开源机器学习和数据科学技术也有兴趣。
职责
• 设计和实施用于在生产环境中训练、部署和监控机器学习模型的基础设施和平台组件。
• 构建用于将各种来源的数据导入到集中的数据湖中以供各种用途使用的流水线。
• 与生产工程团队合作，确保机器学习模型成功集成到生产环境中，并符合性能和可用性SLO。
• 参与项目规划、设计、开发和代码审查。
• 以口头和书面形式与商业客户和领导团队沟通，与他们分享关于我们系统的见解和建议，并向他们传达技术知识。
• 与工程、产品管理、安全和设计团队合作，解决技术和非技术挑战。
基本资格
• 计算机科学、工程、统计学或相关数量领域的学士学位。
• 熟练掌握一种计算语言，如Python、Scala、C++、Java等。
• 在大规模构建生产系统和平台方面具有经验。
• 熟悉完整的人工智能/机器学习生命周期，包括模型开发、训练、测试、部署、监控、改进和迭代。
• 具备在商业环境中使用SQL和数据库处理大型数据集的知识。
• 优秀的口头和书面沟通能力。
• 出色的故障排除和问题解决能力。
• 在快节奏、创新的环境中蓬勃发展。
首选资格
• 了解AWS Redshift、Snowflake或类似的数据库。
• 具有使用Airflow等数据工作流平台和Docker、Kubernetes等容器技术的经验。
• 熟悉Python和机器学习/数据科学库，如Scikit-learn和Pandas，用于分析和建模数据。
• 熟悉多种机器学习算法方法，如决策树、逻辑回归、贝叶斯分析等。
• 出色的口头和书面沟通能力，能够有效地向数据科学家、工程团队和业务观众提供技术解决方案。
• 能够处理模糊不清的情况，具备自我激励、优先处理需求和在动态环境中交付结果的能力。
• 具备深厚的技术技能和商业智慧，能够与我们和我们客户的组织中的各个层面和学科进行交流。
#LI-Remote
#LI-SH1
以下是位于加拿大的候选人的年薪范围。您的实际薪水将取决于您的技能、资格和经验等因素。此外，Okta还提供股权（适用时）、奖金和福利，包括健康、牙齿和视力保险、与匹配的RRSP、医疗保健支出、远程医疗和带薪休假（包括带薪休假和育儿假），符合我们适用的计划和政策。要了解有关我们的全面奖励计划的更多信息，请访问：https://rewards.okta.com/can。
该职位在加拿大的年薪基本范围为：
121,000 - 181,000 加币
作为Okta员工，您可以期待什么！
• 丰厚的福利
• 社会影响力
• 在Okta培养多样性、公平、包容和归属感
Okta营造了一个充满活力的工作环境，为我们的员工提供最好的工具、技术和福利，以使他们能够在最适合和独特的环境中高效工作。每个组织在工作的灵活性和流动性方面都是独特的，以便所有员工都能够以最具创造力和成功的方式发挥自己的潜力，无论他们住在哪里。立即在Okta找到您的位置！https://www.okta.com/company/careers/。
Okta是一个机会均等的雇主。所有合格的申请人将获得平等的就业机会，不论种族、肤色、宗教、性取向、性别认同、国籍、血统、婚姻状况、年龄、身体或精神残疾，或作为受保护的退伍军人的身份。我们还考虑根据适用法律的规定录用有逮捕和定罪记录的合格申请人。如果需要合理的住宿来参加工作申请或面试过程，请使用此表格请求住宿。
Okta致力于遵守适用的数据隐私和安全法律法规。有关更多信息，请参阅我们的隐私政策：https://www.okta.com/privacy-policy 
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