W skrócie
- Zadania: Twórz innowacyjne rozwiązania zabezpieczeń AI dla platformy bezhasłowej.
- Firma: Framna - firma technologiczna z kulturą współpracy i zaufania.
- Benefity: Elastyczne godziny pracy, budżet na szkolenia, prywatna opieka medyczna.
- Pozostałe informacje: Dynamiczne środowisko z możliwościami rozwoju kariery i regularnymi spotkaniami zespołowymi.
- Dlaczego ta praca: Miej realny wpływ na produkty używane przez miliony ludzi na całym świecie.
- Kwalifikacje: Min. 7 lat doświadczenia w inżynierii oprogramowania lub bezpieczeństwa.
Przewidywane wynagrodzenie mieści się w przedziale 136800 - 167200 zł za rok.
O nas
W Framna współpracujemy z ambitnymi markami, aby tworzyć produkty cyfrowe, które mają znaczący wpływ. Pracujemy na całej drodze produktu, od strategii i UX po inżynierię i długoterminowy rozwój, łącząc wiedzę techniczną z silnym podejściem do produktu. Razem z naszymi partnerami budujemy rozwiązania, na których użytkownicy polegają każdego dnia. Nasza kultura opiera się na zaufaniu, odpowiedzialności i odważnej współpracy. Kwestionujemy pomysły, wspieramy się nawzajem i ciągle się uczymy - otwarcie dzieląc się opiniami, pozostając elastycznymi w sposobie pracy i podchodząc do siebie z empatią. Ponieważ najlepsze produkty są tworzone przez zespoły, które idą naprzód razem.
O roli
Będziesz pracować nad rozwiązaniami zabezpieczeń opartymi na AI dla platformy uwierzytelniania bezhasłowego nowej generacji, używanej przez miliony ludzi na całym świecie, wykorzystując zaawansowaną biometrię do ochrony tożsamości cyfrowych. Używając Pythona i LLM-ów, będziesz rozwijać i oceniać rozwiązania - od przygotowania danych i dostrajania po zarządzanie kontekstem i integrację z API oraz narzędziami produktowymi. Będziesz budować zestawy danych do oceny i testy regresji, aby poprawić jakość, niezawodność, wydajność i efektywność kosztową. Poprzez kontrolowane testy adwersarialne będziesz badać, jak LLM-y i agenci AI mogą być manipulowani lub wykorzystywani do omijania zabezpieczeń produktów. Będziesz badać zagrożenia w środowiskach Android i iOS, analizować zachowanie agentów w aplikacjach klientów i przekładać wyniki na ulepszenia produktów.
Preferowane umiejętności i kwalifikacje
Co najmniej 7-letnie doświadczenie w inżynierii oprogramowania, inżynierii uczenia maszynowego lub inżynierii zabezpieczeń, w tym co najmniej 2-letnie praktyczne doświadczenie w rozwijaniu i utrzymywaniu rozwiązań opartych na LLM w produkcji.
Dobra znajomość Pythona i umiejętność budowania oprogramowania, które jest łatwe do utrzymania i testowania.
Doświadczenie w budowaniu komponentów backendowych i integrowaniu modeli z aplikacjami, API i źródłami danych.
Zrozumienie zasad oceny i walidacji modeli, w tym jakości danych i wycieków danych między zestawami danych.
Doświadczenie w inżynierii promptów i zarządzaniu kontekstem dostarczanym modelom.
Doświadczenie w budowaniu agentów AI, w tym wywoływaniu narzędzi i organizowaniu wieloetapowych procesów roboczych.
Doświadczenie w projektowaniu zestawów danych do oceny i testów regresji w celu oceny jakości, niezawodności i bezpieczeństwa rozwiązań opartych na LLM.
Praktyczne zrozumienie ryzyk związanych z bezpieczeństwem LLM-ów i agentów AI, z doświadczeniem w testowaniu ich odporności na manipulacje i próby omijania zabezpieczeń.
Umiejętność analizy ruchu, telemetrii lub wzorców zachowań w celu badania zautomatyzowanej aktywności i identyfikacji potencjalnie niebezpiecznych lub nieautoryzowanych działań.
Miłe do posiadania
Doświadczenie w dostrajaniu modeli językowych, w tym przygotowanie danych, wybór podejść do dostrajania i ocena wyników.
Doświadczenie w rozwijaniu mechanizmów wykrywania oszustw lub nadużyć na podstawie ruchu, telemetrii lub wzorców zachowań.
Doświadczenie w badaniu bezpieczeństwa aplikacji mobilnych w środowiskach Android lub iOS.
Doświadczenie w badaniach bezpieczeństwa, red teaming lub testowaniu penetracyjnym poza systemami opartymi na LLM.
Znajomość narzędzi do testowania bezpieczeństwa LLM, oceny i obserwowalności, takich jak garak, promptfoo lub Langfuse.
Znajomość RAG, osadzeń i baz danych wektorowych.
Znajomość LoRA/QLoRA i bibliotek takich jak PEFT lub TRLF.
Znajomość Dockera, CI/CD i usług chmurowych używanych do wdrażania rozwiązań AI.
Co znajdziesz w Framna
Realna odpowiedzialność i wpływ na produkty, które tworzysz.
Skupienie na wartości biznesowej ponad doskonałość techniczną.
Ciągła informacja zwrotna i otwarta, szczera komunikacja.
Regularne spotkania 1:1 i program mentoringowy wspierający Twój rozwój.
Wewnętrzne warsztaty i dzielenie się wiedzą w zespołach.
Elastyczne godziny pracy (możesz zaczynać między 7:00 a 10:00).
Model hybrydowy z regularną współpracą w studiu (Gdańsk, Wrzeszcz).
Wysokiej jakości sprzęt, w tym MacBook i urządzenia testowe.
Indywidualny budżet na szkolenia.
Zajęcia z języka angielskiego w małych grupach.
Plus podstawowe: Prywatna opieka medyczna (Compensa) i MultiSport.
Zbiórki zespołowe i wspólne chwile poza pracą.
Jeśli jesteś zmotywowany przez odpowiedzialność, współpracę i ciągłe doskonalenie, a także lubisz rozwiązywać prawdziwe problemy z zespołem, na którym możesz polegać - poczujesz się jak w domu w Framna. Budujmy razem produkty, które mają wpływ.
Expert LLM Engineer in Gdańsk – pracodawca: Hub
Centra to doskonały pracodawca, który oferuje wyjątkowe możliwości rozwoju w dynamicznym środowisku e-commerce. Pracując w Wrocławiu lub Sztokholmie, będziesz częścią nowego zespołu, który kształtuje przyszłość branży modowej, a także korzystasz z elastycznego modelu pracy hybrydowej oraz wsparcia inwestycyjnego od H&M Group. Nasza kultura pracy opiera się na innowacyjności, współpracy i różnorodności, co sprawia, że każdy pracownik ma realny wpływ na rozwój produktów i procesów w firmie.
