ActiveFence
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ActiveFence est une entreprise de cybersécurité et d’intelligence artificielle spécialisée dans la confiance et la sécurité des plateformes en ligne. Son offre complète associe la recherche en matière de renseignement, la détection des contenus préjudiciables par l’IA et des outils de modération de contenu afin d’aider les plateformes à faire face à des risques tels que l’exploitation des enfants, la désinformation, les discours haineux, le terrorisme, la nudité, la fraude et d’autres formes de préjudice en ligne. ActiveFence accompagne des équipes chargées de la confiance et de la sécurité de différentes tailles et contribue à protéger plus de trois milliards d’utilisateurs dans le monde, dans plus de 100 langues.

Data Scientist Senior en GenAI chez ActiveFence (Hybride, Israël)

Poste senior en data science appliquée à la GenAI, axé sur le red teaming automatisé, le machine learning et l’analyse de données à grande échelle. Concevoir des systèmes qui contribuent à identifier les menaces de sécurité émergentes dans les expériences en ligne et les produits d’IA.

Description

  • Développer des agents de data science évolutifs capables de raisonner et d’exécuter des workflows en plusieurs étapes pour générer et analyser des attaques adversariales.
  • Gérer et interpréter les données de prompts et de réponses issues de campagnes de red teaming, d’évaluations de modèles et d’attaques synthétiques, notamment leur nettoyage, leur curation, leur normalisation et leur étiquetage.
  • Examiner des données structurées et non structurées afin d’identifier les tendances, les clusters, les anomalies, les familles d’attaques, les techniques de jailbreak et les nouveaux schémas.
  • Créer des modèles de machine learning et des algorithmes prédictifs qui automatisent les processus de red teaming.
  • Développer des pipelines d’évaluation et de supervision pour mesurer le succès des attaques et comparer le comportement des modèles entre fournisseurs.
  • Appliquer des méthodes statistiques et des expérimentations pour vérifier les résultats et garantir des conclusions précises et reproductibles.
  • Mettre les travaux de recherche en production au moyen de systèmes fiables et évolutifs, conçus pour optimiser les coûts et la latence, avec des tests, de la CI/CD et de la télémétrie.

Exigences

  • Au moins cinq ans d’expérience pratique en data science ou en machine learning avec Python ou R et SQL.
  • Au moins trois ans d’expérience avec Scikit-Learn et PyTorch.
  • Expérience pratique du red teaming en GenAI, des tests adversariaux ou de la sécurité des LLM.
  • Expérience dans la création et le déploiement en production de systèmes reposant sur des LLM ou sur le machine learning.
  • Solide connaissance des modèles de conception pour les LLM, notamment l’ingénierie des prompts, les appels d’outils, les sorties structurées et le RAG.
  • Solide compréhension du clustering, des embeddings et du TAL, de la similarité sémantique et de la détection d’anomalies ou de nouveautés.
  • Expérience dans le développement de systèmes de classification, de classement ou de priorisation.
  • Solides bases en statistiques, en conception expérimentale et en évaluation de modèles.
  • Expérience avec Cradle, Apache Hadoop, Spark et le développement d’ETL et de pipelines de données à grande échelle.
  • Master en informatique, en génie électrique, en mathématiques, en statistiques ou dans une discipline connexe.
  • Un doctorat est un atout, mais n’est pas requis.

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