Faculty izstrādā progresīvus mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās risinājumus, kas paredzēti sarežģītu darbības izaicinājumu risināšanai aizsardzības, veselības aprūpes, finanšu pakalpojumu, sabiedrisko pakalpojumu un mazumtirdzniecības jomā. Uzņēmums sadarbojas ar organizācijām, lai izmantotu progresīvu mākslīgo intelektu, piemēram, valsts drošības, rezultātu prognozēšanas un procesu uzlabošanas jomās, īpaši uzsverot praktisku ietekmi, atbildīgu ieviešanu un ilgtspēju.
Vecākais mākslīgā intelekta drošības pētnieks – novērtējumi uzņēmumā Faculty (hibrīddarbs, Apvienotā Karaliste)
Faculty vadiet mākslīgā intelekta drošības novērtējumu pētniecību CBRN un kiberdrošības risku jomā. Izstrādājiet metodes, rīkus un pierādījumus, kas atbalsta progresīvu mākslīgā intelekta sistēmu atbildīgu ieviešanu.
Apraksts
- Izstrādājiet progresīvus drošības novērtējumus jomās ar lielu ietekmi, tostarp CBRN un kiberdrošībā.
- Veiciet oriģinālu mākslīgā intelekta drošības izpēti no sākotnējās idejas līdz publikācijai.
- Identificējiet stratēģiskas iespējas, kas stiprina organizācijas drošības novērtējumu pētniecības programmu.
- Nodrošiniet tehniskās zināšanas klientu projektiem, novērtēšanas programmām un progresīvu laboratoriju red team testēšanai.
- Pārstāviet Faculty diskusijās ar pētniekiem, progresīvu mākslīgā intelekta laboratoriju un valdības iestāžu pārstāvjiem.
- Veidojiet publikācijas, tehniskos pārskatus, novērtēšanas ietvarus un pētniecības rīkus.
- Cieši sadarbojieties ar Faculty mākslīgā intelekta drošības un ieviešanas komandām.
Prasības
- Pierādīta atbildība par pētniecību no oriģinālu jautājumu noteikšanas līdz publikācijai.
- Praktiska pieredze mākslīgā intelekta novērtējumu vai etalonmērījumu izstrādē un ieviešanā.
- Spēja novērtēt konstrukta validitāti un risināt traucējošu faktoru problēmas.
- Ekspertīze red team testēšanā, adversārajā testēšanā, jailbreakošanā, netiešā prompt injekcijā un modeļu aizsardzības pasākumu noturībā.
- Stingri pamati eksperimentu izstrādē, statistiskajā analīzē, nenoteiktības kvantificēšanā un Beijesa metodēs.
- Pamatīga izpratne par valodas modeļiem, ģeneratīvā mākslīgā intelekta arhitektūrām, apmācības pieejām un drošības mazināšanas pasākumiem.
- Prasme izmantot Python.
- Apņemšanās ievērot stabilu un reproducējamu pētniecības inženierijas praksi.
- Pieredze apdraudējumu un risku modelēšanā tiks uzskatīta par priekšrocību.
- Zināšanas vai pieredze CBRN vai kiberdrošības jomā tiks uzskatīta par priekšrocību.
- Ietekmīgas mākslīgā intelekta pētniecības pieredze, ko apliecina vadošas publikācijas vai līdzvērtīgs praktiskais darbs, tiks uzskatīta par priekšrocību.
- Apvienotās Karalistes vīzas sponsorēšanas nepieciešamība tiek izvērtēta pieteikšanās procesa laikā.
Priekšrocības
- Par nepilna laika darba iespējām var diskutēt.
- Personāla atlases pieeja ir vērsta uz daudzveidību un iekļaušanu.
- Piekļuve mākslīgā intelekta rīkiem pētniecībai un sagatavošanai intervijai.
- Katru pieteikumu izskata cilvēks.
- Iespēja atteikties no mākslīgā intelekta intervijas piezīmju veidotāja.