Prompt Engineer

Vectra AI jest liderem w dziedzinie wykrywania i reagowania na zagrożenia napędzanych przez AI dla hybridowych i wielochmurowych przedsiębiorstw. Nasza zaawansowana Platforma Vectra AI dostarcza zintegrowane sygnały z chmurowych sieci publicznych, SaaS, tożsamości i centr danych w jednej, spójnej platformie. Napędzana opatentowaną technologią Wykrywania Sygnałów Ataku, Vectra AI umożliwia zespołom bezpieczeństwa priorytetyzację, badanie i szybkie oraz efektywne reagowanie na skomplikowane cyberataki. Dzięki 35 opatentowanym wykrywaniom zagrożeń AI i rozległym referencjom od dostawców w MITRE D3FEND, organizacje na całym świecie ufają Vectra AI w utrzymaniu tempa z hybridowymi atakującymi.

Biuro CTO Vectra AI poszerza swój zespół Nowych Technologii o utalentowanego Inżyniera Promptów, dedykowanego do przyczyniania się do naszej następnej generacji produktów i usług opartych na AI. Ta rola skupia się na bieżących inicjatywach badawczych i prototypach, głównie wykorzystujących duże modele językowe (LLMs).

Idealny kandydat będzie współpracował nad trudnymi aspektami wczesnoetapowych badań i rozwoju, jednocześnie pracując niezależnie w swojej specjalistycznej dziedzinie. Komfort w obliczu niejednoznaczności otwartych badań i silny napęd do przekształcania badań w konkretnie wspieralne specyfikacje i implementacje są kluczowe dla tej pozycji.

• Wizualizacja, rozwój i testowanie prototypów w celu wykazania wykonalności i potencjalnego wpływu na nowe lub istniejące linie biznesowe.
• Przejście prototypów z wczesnej fazy projektowania do długoterminowych, wspieralnych stanów we współpracy przez granice organizacyjne.
• Badanie nowych technologii w celu zidentyfikowania innowacyjnych możliwości.
• Popieranie ciągłej nauki, eksperymentowania i współpracy w organizacji CTO oraz w całym Vectra AI.

• Projektowanie, budowanie i utrzymanie infrastruktury wspierającej wieloagentowe asystenty AI oparte na LLM.
• Współpraca z badaczami bezpieczeństwa, inżynierami sprzedaży i zespołami UX w celu zrozumienia przypadków użycia produktu i przepływów pracy.
• Prototypowanie asystentów AI i automatyzacji w celu osiągnięcia pożądanych rezultatów.
• Rozwój, testowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego i algorytmów AI, ze szczególnym uwzględnieniem LLM.
• Optymalizacja modeli pod kątem wydajności, skalowalności i niezawodności.
• Projektowanie i implementacja przepływów danych i prac w ramach projektów AI i ML.
• Edukacja organizacji inżynieryjnej na temat infrastruktury AI/LLM i ułatwianie transferu wiedzy do szerszych zespołów.
• Wykorzystywanie wiedzy specjalistycznej z zakresu AI/ML do współpracy z zespoł