Meine Rolle umfasste die Nutzung großer Datensätze, Verhaltenssignale und Inhaltsanalyse, um fortschrittliche Erkennungssysteme zu entwerfen, zu testen und bereitzustellen, die die Fähigkeit des Unternehmens verbessert haben, bösartige E-Mails in Echtzeit zu erkennen und zu blockieren. Gute Erfahrung im Durchforsten von Daten mit Python, Jupyter Notebooks, PySpark und AWS
Hauptaufgaben
Übernahm die Verantwortung für die Recherche und Implementierung von etwa 60 % aller statischen Erkennungsregeln in einem Team von vier Sicherheitsexperten und arbeitete eng mit Data-Science-Teams zusammen, um Verbesserungen und neue Funktionen für Machine-Learning-Algorithmen vorzuschlagen.
Cybersecurity-Profi mit 19 Jahren Erfahrung in Bedrohungserkennung, Incident Response, Malware-Analyse und Phishing-Forschung. Versiert im Einsatz von KI/ML zur Anomalieerkennung, im Threat Hunting und bei der Nutzung von Threat Intelligence zur Stärkung der Abwehr. Erfahren in Python, Jupyter Notebooks, AWS, SIEM, EDR, YARA und Splunk, mit Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Data-Science- und Engineering-Teams zur Verfeinerung von Erkennungsmodellen und zur Automatisierung von Sicherheitsprozessen. Entwickelte eine wachsende Leidenschaft für E-Mail-Sicherheit.
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