Про Reality Defender
Reality Defender на передньому краї інновацій у сфері кібербезпеки, спеціалізуючись на виявленні deepfake та контенту, створеного з допомогою штучного інтелекту. Як гордий випускник Y Combinator та Comcast NBCUniversal LIFT Labs, і з інвестиціями від DCVC, ми використовуємо понад два десятиліття досвіду лідерства у динамічних галузях машинного навчання, науки про дані та кібербезпеки. Наша передова технологія захищає від поточних і майбутніх загроз, забезпечуючи неперевершений захист для урядових і корпоративних сфер.
Як інженер з практичного використання ШІ - Аудіо, ви будете важливим елементом у покращенні можливостей нашої передової безпекової платформи. Ваші основні обов'язки включатимуть:
- Тренування та точну настройку моделей глибокого навчання з використанням PyTorch, адаптованих до нових наборів даних та конкретних потреб клієнтів.
- Забезпечення найвищих стандартів якості через ретельний моніторинг моделей і якість запущених моделей.
- Автоматизація ML-процесів та інтеграція безперервних оновлень і процесів доставки для моделей, що працюють на клієнтів.
- Оптимізація та стиснення моделей для прискорення швидкості інференції без втрати надійності.
- Імплементація технік обфускації моделей і проведення оцінки вразливостей для посилення безпеки моделі.
- Співпраця з нашими командами АІ й інженерії для досягнення цілей інфраструктури та продуктивності.
Для успішної роботи на цій посаді ви повинні мати:
- Ступінь магістра з комп'ютерних наук зі спеціалізацією в машинному навчанні/глибокому навчанні (ML/DL).
- Щонайменше 2 роки практичного досвіду кодування в Python, що демонструє міцні програмні можливості.
- Мінімум 2 роки професійного досвіду з тренуванням та точною настройкою моделей в PyTorch.
- [Пер