ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย AI ของ Mercor – ภาษาอังกฤษและคุชราตี สัญญางานทางไกลในสหรัฐอเมริกา
ดำเนินการประเมินเรดทีมโดยมนุษย์สำหรับโมเดลและเอเจนต์ AI แบบสนทนาของ Mercor สร้างข้อมูลช่องโหว่ สถานการณ์การโจมตี และการประเมินความปลอดภัยที่ทำซ้ำได้ในภาษาอังกฤษและภาษาคุชราตี
รายละเอียด
- ทำเรดทีมกับโมเดลและเอเจนต์ AI แบบสนทนาโดยใช้การเจลเบรก การฉีดพรอมป์ สถานการณ์การใช้งานในทางที่ผิด การใช้ประโยชน์จากอคติ และการบิดเบือนการสนทนาหลายรอบ
- ใส่คำอธิบายข้อผิดพลาด จัดหมวดหมู่ช่องโหว่ และยกระดับความเสี่ยงเชิงระบบ
- ใช้อนุกรมวิธาน เกณฑ์มาตรฐาน และคู่มือปฏิบัติที่กำหนดไว้เพื่อให้การประเมินมีความสม่ำเสมอ
- จัดทำรายงาน ชุดข้อมูล และสถานการณ์การโจมตีที่ทำซ้ำได้
- ประเมินผลลัพธ์ของ AI ที่เกี่ยวข้องกับอคติ ข้อมูลผิด พฤติกรรมที่เป็นอันตราย และหัวข้ออ่อนไหวอื่น ๆ
- ตรวจจับจุดอ่อนที่การทดสอบอัตโนมัติอาจมองข้าม
- ขยายความครอบคลุมของการประเมินและช่วยจำกัดปัญหาที่ไม่คาดคิดในระบบจริง
- ปรับปรุงระบบ AI ของลูกค้าผ่านการทำเรดทีมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจากมนุษย์
คุณสมบัติ
- ใช้ภาษาอังกฤษและภาษาคุชราตีได้คล่องในระดับเจ้าของภาษา
- มีวิจารณญาณที่ดีในการประเมินภาษาและเนื้อหา
- สามารถตัดสินได้ว่าคำตอบของ AI ถูกต้อง ครบถ้วน และเหมาะสมหรือไม่ พร้อมอธิบายเหตุผลของการประเมิน
- ใส่ใจอย่างมากต่อข้อผิดพลาดเล็กน้อย ความไม่สอดคล้อง และข้อมูลที่ขาดหาย
- ปฏิบัติตามแนวทางและมาตรฐานคุณภาพอย่างสม่ำเสมอ
- สื่อสารเหตุผลได้อย่างชัดเจนกับทั้งผู้ฟังด้านเทคนิคและผู้ที่ไม่ใช่สายเทคนิค
- มีความยืดหยุ่นในการทำงานกับโครงการ รูปแบบงาน และลูกค้าที่หลากหลาย
- ยินดีทำงานในฐานะผู้รับจ้างอิสระ
- ต้องไม่เป็นผู้สมัคร H-1B หรือ STEM OPT
- หากมีความเชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงเชิงปฏิปักษ์ ความปลอดภัยทางไซเบอร์ ความเสี่ยงเชิงสังคมเทคนิค หรือการทดสอบเชิงสร้างสรรค์จะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ
สวัสดิการ
- งานสัญญาที่ทำจากระยะไกลได้เต็มรูปแบบ
- กำหนดเวลาทำงานยืดหยุ่น
- รับเงินรายสัปดาห์ผ่าน Stripe หรือ Wise
- มีตัวเลือกเข้าร่วมโครงการที่มีเนื้อหาอ่อนไหวสูงขึ้น
- มีคำแนะนำและแหล่งข้อมูลด้านสุขภาวะสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาอ่อนไหว
- ค่าตอบแทนที่แข่งขันได้
- โอกาสร่วมงานกับนักวิจัยชั้นนำ
- มีการจัดสิ่งอำนวยความสะดวกที่เหมาะสมเมื่อร้องขอ
- โครงการแนะนำผู้สมัครมอบเงินสูงสุด 90 ดอลลาร์สหรัฐต่อการแนะนำที่สำเร็จแต่ละครั้ง