Agente de captura de datos
FedEx
Introduce los detalles de los envíos, realiza las tareas administrativas diarias y ayuda a coordinar salidas puntuales. Apoya las operaciones de transporte de FedEx Express presencialmente en Heerlen.
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ActiveFence es una empresa de ciberseguridad e inteligencia artificial centrada en la confianza y la seguridad de las plataformas en línea. Su oferta integral combina investigación de inteligencia, detección de contenido dañino mediante inteligencia artificial y herramientas de moderación de contenido para ayudar a las plataformas a abordar riesgos como la explotación infantil, la desinformación, el discurso de odio, el terrorismo, la desnudez, el fraude y otras formas de daño en línea. ActiveFence presta apoyo a equipos de confianza y seguridad de distintos tamaños y ayuda a proteger a más de tres mil millones de usuarios en todo el mundo en más de 100 idiomas.
Científico/a de Datos Senior de GenAI en ActiveFence (Híbrido, Israel)
Puesto sénior de ciencia de datos de GenAI centrado en el red teaming automatizado, el aprendizaje automático y el análisis de datos a gran escala. Crear sistemas que ayuden a identificar amenazas de seguridad emergentes en experiencias en línea y productos de IA.
Descripción
- Desarrollar agentes escalables de ciencia de datos capaces de razonar y ejecutar flujos de trabajo de varios pasos para generar y analizar ataques adversariales.
- Gestionar e interpretar datos de prompts y respuestas procedentes de campañas de red teaming, evaluaciones de modelos y ataques sintéticos, incluidos su limpieza, curación, normalización y etiquetado.
- Examinar datos estructurados y no estructurados para identificar tendencias, clústeres, anomalías, familias de ataques, técnicas de jailbreak y patrones novedosos.
- Crear modelos de aprendizaje automático y algoritmos predictivos que automaticen los procesos de red teaming.
- Desarrollar pipelines de evaluación y monitorización para medir el éxito de los ataques y comparar el comportamiento de los modelos entre proveedores.
- Aplicar métodos estadísticos y experimentos para verificar los resultados y respaldar conclusiones precisas y reproducibles.
- Llevar la investigación a producción mediante sistemas fiables y escalables, diseñados para optimizar costes y latencia, con el apoyo de pruebas, CI/CD y telemetría.
Requisitos
- Al menos cinco años de experiencia práctica en ciencia de datos o aprendizaje automático utilizando Python o R y SQL.
- Al menos tres años de experiencia con Scikit-Learn y PyTorch.
- Experiencia práctica en red teaming de GenAI, pruebas adversariales o seguridad de LLM.
- Experiencia en la creación y puesta en producción de sistemas basados en LLM o de aprendizaje automático.
- Amplios conocimientos de patrones de diseño de LLM, incluida la ingeniería de prompts, las llamadas a herramientas, las salidas estructuradas y RAG.
- Sólidos conocimientos de clustering, embeddings y PLN, similitud semántica y detección de anomalías o novedades.
- Experiencia en el desarrollo de sistemas de clasificación, ranking o priorización.
- Base sólida en estadística, diseño experimental y evaluación de modelos.
- Experiencia con Cradle, Apache Hadoop, Spark y el desarrollo de procesos ETL y pipelines de datos a gran escala.
- Máster en informática, ingeniería eléctrica, matemáticas, estadística o una disciplina relacionada.
- Se valorará un doctorado, pero no es obligatorio.
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