ActiveFence
ActiveFence
ActiveFence ir kiberdrošības un mākslīgā intelekta uzņēmums, kas koncentrējas uz tiešsaistes platformu uzticamību un drošību. Tā visaptverošais risinājums apvieno izlūkošanas izpēti, ar mākslīgo intelektu darbinātu kaitīga satura noteikšanu un satura moderēšanas rīkus, palīdzot platformām novērst tādus riskus kā bērnu izmantošana, dezinformācija, naida runa, terorisms, kailums, krāpšana un citas kaitējuma formas internetā. ActiveFence atbalsta dažāda lieluma uzticamības un drošības komandas un palīdz aizsargāt vairāk nekā trīs miljardus lietotāju visā pasaulē vairāk nekā 100 valodās.

Vecākais GenAI datu zinātnieks uzņēmumā ActiveFence (hibrīddarbs, Izraēla)

Vecākā GenAI datu zinātnieka loma ir vērsta uz automatizētu red team testēšanu, mašīnmācīšanos un liela mēroga datu analīzi. Veidojiet sistēmas, kas palīdz identificēt jaunus drošības apdraudējumus tiešsaistes vidēs un mākslīgā intelekta produktos.

Apraksts

  • Izstrādājiet mērogojamus datu zinātnes aģentus, kas spēj spriest par daudzpakāpju darbplūsmām un tās izpildīt, lai ģenerētu un analizētu pretinieka uzbrukumus.
  • Pārvaldiet un interpretējiet red team kampaņu, modeļu novērtējumu un sintētisko uzbrukumu uzvedņu un atbilžu datus, tostarp veiciet to tīrīšanu, kurēšanu, normalizēšanu un marķēšanu.
  • Pētiet strukturētus un nestrukturētus datus, lai identificētu tendences, klasterus, anomālijas, uzbrukumu grupas, jailbreak paņēmienus un jaunus modeļus.
  • Veidojiet mašīnmācīšanās modeļus un prognozēšanas algoritmus, kas automatizē red team procesus.
  • Izstrādājiet novērtēšanas un uzraudzības konveijerus, lai mērītu uzbrukumu sekmes un salīdzinātu modeļu darbību starp dažādiem pakalpojumu sniedzējiem.
  • Izmantojiet statistiskās metodes un eksperimentus, lai pārbaudītu secinājumus un nodrošinātu precīzus, reproducējamus rezultātus.
  • Ieviesiet pētījumus ražošanas vidē, izmantojot uzticamas un mērogojamas sistēmas, kas izstrādātas izmaksu un aizkaves efektīvai pārvaldībai un tiek atbalstītas ar testēšanu, CI/CD un telemetriju.

Prasības

  • Vismaz piecu gadu praktiska pieredze datu zinātnē vai mašīnmācīšanās jomā, izmantojot Python vai R un SQL.
  • Vismaz trīs gadu pieredze darbā ar Scikit-Learn un PyTorch.
  • Praktiska pieredze GenAI red team testēšanā, pretinieka testēšanā vai LLM drošības jomā.
  • Pieredze ražošanas vidē izmantojamu LLM darbinātu vai mašīnmācīšanās sistēmu izstrādē un ieviešanā.
  • Padziļinātas zināšanas par LLM izstrādes modeļiem, tostarp uzvedņu inženieriju, rīku izsaukšanu, strukturētiem izvaddatiem un RAG.
  • Padziļināta izpratne par klasterizāciju, iegultņiem un NLP, semantisko līdzību, kā arī anomāliju vai jaunuma noteikšanu.
  • Pieredze klasifikācijas, ranžēšanas vai prioritizācijas sistēmu izstrādē.
  • Stabili statistikas, eksperimentu izstrādes un modeļu novērtēšanas pamati.
  • Pieredze darbā ar Cradle, Apache Hadoop un Spark, kā arī liela mēroga ETL un datu konveijeru izstrādē.
  • Maģistra grāds datorzinātnē, elektrotehnikā, matemātikā, statistikā vai saistītā jomā.
  • Doktora grāds tiks uzskatīts par priekšrocību, taču nav obligāts.

Saistītās vakances

MT Associates, LLC

Administrative Operations Coordinator

MT Associates, LLC

Coordinate ASL interpreting and CART captioning services, from client intake through scheduling and delivery. Support clients and contractors while improving operations for an accessibility services company.

Atvērt
Pacific Smiles Group

Dental Assistant and Receptionist

Pacific Smiles Group
1001 – 5000 Darbinieki
B2CVeselības aprūpe

Join Pacific Smiles Group’s Drysdale practice in a casual dental assistant and receptionist role, covering front desk, chairside assistance and sterilisation. Help care for patients across general dentistry, orthodontics, implants and complex procedures.

Atvērt
Natus Medical Incorporated

Senior Accountant, Global Financial Reporting

Natus Medical Incorporated

Support Natus Medical’s global financial reporting, close, revenue recognition, and audit work across multiple legal entities. Apply U.S. GAAP and international statutory accounting standards in a remote role based in the United States.

Atvērt