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CybersicherheitKünstliche Intelligenz
ActiveFence ist ein Unternehmen für Cybersicherheit und künstliche Intelligenz, das sich auf Vertrauen und Sicherheit auf Online-Plattformen konzentriert. Das ganzheitliche Angebot kombiniert Informationsrecherche, KI-gestützte Erkennung schädlicher Inhalte und Tools zur Inhaltsmoderation, um Plattformen beim Umgang mit Risiken wie sexueller Ausbeutung von Kindern, Desinformation, Hassrede, Terrorismus, Nacktheit, Betrug und anderen Formen von Online-Schädigung zu unterstützen. ActiveFence unterstützt Trust-and-Safety-Teams unterschiedlicher Größe und trägt weltweit in mehr als 100 Sprachen zum Schutz von über drei Milliarden Nutzern bei.
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Senior GenAI Data Scientist bei ActiveFence (Hybrid, Israel)

Position als Senior GenAI Data Scientist mit Schwerpunkt auf automatisiertem Red Teaming, maschinellem Lernen und groß angelegter Datenanalyse. Entwicklung von Systemen zur Erkennung neuer Sicherheitsbedrohungen in Online-Erlebnissen und KI-Produkten.

ILIsraelHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenwissenschaftler
ApacheETLHadoopPythonPyTorchScikit-LearnSparkSQL

Beschreibung

  • Entwickle skalierbare Data-Science-Agenten, die mehrstufige Workflows zur Generierung und Analyse adversarialer Angriffe durchdenken und ausführen.
  • Verwalte und interpretiere Prompt- und Antwortdaten aus Red-Team-Kampagnen, Modellevaluierungen und synthetischen Angriffen, einschließlich Bereinigung, Kuratierung, Normalisierung und Kennzeichnung.
  • Untersuche strukturierte und unstrukturierte Daten, um Trends, Cluster, Anomalien, Angriffsfamilien, Jailbreak-Techniken und neuartige Muster zu identifizieren.
  • Erstelle Machine-Learning-Modelle und prädiktive Algorithmen zur Automatisierung von Red-Team-Prozessen.
  • Entwickle Evaluierungs- und Monitoring-Pipelines, um den Angriffserfolg zu messen und das Modellverhalten verschiedener Anbieter zu vergleichen.
  • Wende statistische Methoden und Experimente an, um Erkenntnisse zu überprüfen und genaue, reproduzierbare Ergebnisse zu unterstützen.
  • Überführe Forschung mit zuverlässigen, skalierbaren Systemen in den produktiven Betrieb, die auf Kosten- und Latenzeffizienz ausgelegt sind und durch Tests, CI/CD und Telemetrie unterstützt werden.

Anforderungen

  • Mindestens fünf Jahre praktische Erfahrung in Data Science oder maschinellem Lernen mit Python oder R und SQL.
  • Mindestens drei Jahre Erfahrung mit Scikit-Learn und PyTorch.
  • Praktische Erfahrung mit GenAI-Red-Teaming, adversarialem Testing oder LLM-Sicherheit.
  • Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von LLM-gestützten oder Machine-Learning-Systemen im Produktivbetrieb.
  • Fundierte Kenntnisse von LLM-Entwurfsmustern, einschließlich Prompt Engineering, Tool Calling, strukturierten Ausgaben und RAG.
  • Fundiertes Verständnis von Clustering, Embeddings und NLP, semantischer Ähnlichkeit sowie Anomalie- oder Neuheitenerkennung.
  • Erfahrung in der Entwicklung von Klassifizierungs-, Ranking- oder Priorisierungssystemen.
  • Solide Grundlagen in Statistik, Versuchsplanung und Modellevaluierung.
  • Erfahrung mit Cradle, Apache Hadoop, Spark sowie der Entwicklung groß angelegter ETL- und Datenpipelines.
  • M.Sc. in Informatik, Elektrotechnik, Mathematik, Statistik oder einer verwandten Fachrichtung.
  • Eine Promotion ist von Vorteil, aber nicht erforderlich.

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