Upwind Security
Upwind Security
51 – 200 Zaposlenici
SaaSSigurnostSigurnost oblaka
Upwind Security razvija softver za sigurnost oblaka namijenjen organizacijama koje koriste infrastrukture u više oblaka. Njegova platforma objedinjuje upravljanje sigurnosnim stanjem oblaka, upravljanje ranjivostima u radu, sigurnost API-ja i povezane mogućnosti kako bi DevOps i sigurnosnim timovima pomogla otkrivati prijetnje u stvarnom vremenu, odrediti prioritete ranjivosti te učinkovitije upravljati rizicima infrastrukture i aplikacija.

Voditelj AI inženjerstva za LLM agente – hibridno u Tel Avivu

Vodite razvoj produkcijskih radnih tokova LLM agenata i backend infrastrukture za operacije kibernetičke sigurnosti u oblaku. Gradite pouzdane AI sustave koji istražuju složene sigurnosne događaje, zaključuju o njima i odgovaraju na njih.

Opis

  • Izraditi i održavati orkestracijski sloj za autonomne agente koji obrađuju složene sigurnosne operacije
  • Pomoći u razvoju zajedničke infrastrukture za modele, podatkovne cjevovode, treniranje, evaluaciju i observabilnost
  • Razvijati mehanizam za agentne radne tokove, uključujući upotrebu alata, upravljanje stanjima, ponovne pokušaje i evaluaciju
  • Graditi backend servise i API-je koji sigurno i skalabilno pružaju AI mogućnosti
  • Surađivati s AI istraživačima kako bi se rezultati istraživanja pretvorili u autonomne radne tokove spremne za produkciju
  • Preuzeti odgovornost za pouzdanost, observabilnost i performanse produkcijskih agentnih sustava

Zahtjevi

  • Iskustvo u inženjerstvu na srednjoj ili seniorskoj razini ili relevantno tehničko vojno iskustvo
  • Izvrsno znanje backend inženjerstva usmjerenog na strojno učenje i AI sustave
  • Praktično iskustvo u izgradnji i implementaciji LLM aplikacija i agentnih okvira
  • Sposobnost učinkovitog rada u brzom okruženju koje povezuje istraživanje s razvojem proizvoda
  • Iskustvo s alatima LangChain, LangGraph ili usporedivim okvirom za orkestraciju agenata velika je prednost
  • Iskustvo u korištenju okvira za evaluaciju i alata za observabilnost nedeterminističkih AI sustava