A Faculty úttörő mesterségesintelligencia- és gépi tanulási megoldásokat fejleszt, amelyek a védelem, az egészségügy, a pénzügyi szolgáltatások, a közszolgáltatások és a kiskereskedelem összetett működési kihívásainak kezelését szolgálják. A vállalat szervezetekkel együttműködve alkalmazza a fejlett mesterséges intelligenciát többek között a nemzetbiztonság, az eredmények előrejelzése és a folyamatfejlesztés területén, a gyakorlati hatásra, a felelős bevezetésre és a fenntarthatóságra helyezve a hangsúlyt.
Vezető mesterségesintelligencia-biztonsági kutató – értékelések a Facultynél (hibrid, Egyesült Királyság)
Vezessen kutatásokat a CBRN- és kiberkockázatok mesterségesintelligencia-biztonsági értékeléseiről a Facultynél. Fejlesszen módszereket, eszközöket és bizonyítékokat a fejlett MI-rendszerek felelős bevezetésének támogatására.
Leírás
- Fejlett biztonsági értékeléseket dolgozzon ki nagy hatású területekre, többek között a CBRN- és a kiberkockázatokra.
- Végezzen önálló mesterségesintelligencia-biztonsági kutatást a kezdeti koncepciótól a publikációig.
- Azonosítson stratégiai lehetőségeket, amelyek erősítik a szervezet biztonságiértékelési kutatási programját.
- Nyújtson műszaki szakértelmet ügyfélprojektekhez, értékelési programokhoz és úttörő MI-laborok vörös csapatos teszteléséhez.
- Képviselje a Facultyt kutatókkal, úttörő MI-laborokkal és kormányzati érdekelt felekkel folytatott egyeztetéseken.
- Készítsen publikációkat, műszaki jelentéseket, értékelési keretrendszereket és kutatási eszközöket.
- Dolgozzon szorosan együtt a Faculty mesterségesintelligencia-biztonsági és megvalósítási csapataival.
Követelmények
- Bizonyított tapasztalat a kutatás teljes körű irányításában az eredeti kérdések azonosításától a publikációig.
- Gyakorlati tapasztalat mesterségesintelligencia-értékelések vagy benchmarkok tervezésében és megvalósításában.
- Képesség a konstrukumvaliditás értékelésére és a zavaró tényezők kezelésére.
- Szakértelem a vörös csapatos tesztelés, az ellenséges tesztelés, a jailbreakelés, a közvetett promptinjektálás és a modellvédelmi intézkedések robusztussága terén.
- Erős alapok a kísérlettervezés, a statisztikai elemzés, a bizonytalanság számszerűsítése és a Bayes-módszerek terén.
- A nyelvi modellek, a generatív MI-architektúrák, a betanítási megközelítések és a biztonsági intézkedések alapos ismerete.
- Python-ismeret.
- Elkötelezettség a robusztus, reprodukálható kutatásmérnöki gyakorlatok iránt.
- Fenyegetés- és kockázatmodellezési tapasztalat előnyt jelent.
- CBRN- vagy kiberbiztonsági ismeret, illetve tapasztalat előnyt jelent.
- Befolyásos MI-kutatási eredmények, vezető publikációkkal vagy hasonló gyakorlati munkával igazolva, előnyt jelentenek.
- Az Egyesült Királyság vízumszponzorációs követelményeit a jelentkezési folyamat során értékelik.
Juttatások
- A részmunkaidős munkavégzés lehetőségei megbeszélhetők.
- A toborzási megközelítés középpontjában a sokszínűség és a befogadás áll.
- Hozzáférés MI-eszközökhöz a kutatás és az interjúra való felkészülés támogatására.
- Minden jelentkezést ember vizsgál felül.
- Lehetőség az MI-alapú interjújegyzetelő használatának mellőzésére.