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4 Remote-Jobs
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Älter · 4 Stellen
Ingenieur für Sicherheitsforschung
Die Rolle verbindet Sicherheitsforschung, Threat Hunting und KI-gestützte Automatisierung. Sie entwickelt Erkennungsverfahren, untersucht Sicherheitsvorfälle und erläutert Kunden die Ergebnisse.
Detection Engineering
Detection Engineering · erforderlichErforderlich ist Erfahrung mit Detection Engineering im großen Maßstab.
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- Incident Response · erforderlich
Vorausgesetzt wird praktische Erfahrung mit Incident Response einschließlich Cloud-Umgebungen mit AWS, Azure und GCP sowie Identitätsanbietern wie Okta und Entra ID.
- Log-Analyse · erforderlich
Erforderlich sind fundierte Erfahrung mit logbasierter Analyse und die nachgewiesene Fähigkeit, bösartige Aktivitäten in unterschiedlichen Logquellen zu erkennen.
- Threat Hunting · Aufgabe
Zur Aufgabe gehört die proaktive Suche nach bösartigen Aktivitäten in Kundenumgebungen mit der Plattform und ihren Werkzeugen.
- Angriffssimulationen · Aufgabe
Autorisierte Angriffssimulationen dienen dazu, die Erkennungsabdeckung zu überprüfen und Abwehrlücken zu identifizieren.
- KI-Automatisierung · Aufgabe
Die Rolle entwickelt KI-gestützte Werkzeuge, die Untersuchungs- und Threat-Hunting-Abläufe auf der Plattform skalieren.
- Incident Response · erforderlich
- Detection EngineeringDetection EngineeringIncident ResponseIncident ResponseLog-AnalyseLog-AnalyseThreat HuntingThreat HuntingAngriffssimulationenAngriffssimulationenKI-AutomatisierungKI-Automatisierung+5+4+3
Remote · ohne Länderangabe
Remote · ohne Länderangabe · Die freigegebene Remote-Anzeige nennt keine erlaubten Arbeitsländer.
Forschungsingenieur
Die Rolle entwickelt im Forschungsteam Modelle für Audio-KI, trainiert Modelle verschiedener Modalitäten und prüft ihre Verbesserungen durch fundierte Benchmarks und Evaluationen.
Modelltraining
Modelltraining · AufgabeDie Rolle trainiert Modelle auf dem aktuellen Stand der Technik über beliebige Modalitäten hinweg.
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- Post-Training · Aufgabe
Post-Training wird zur Weiterentwicklung bestehender Modelle eingesetzt.
- Datenkuratierung · Aufgabe
Die Rolle verbessert bestehende Modelle durch Datenkuratierung.
- Modellarchitektur · Aufgabe
Architekturverbesserungen dienen der Weiterentwicklung bestehender Modelle.
- Modellevaluation · Aufgabe
Die Rolle entwickelt fundierte Benchmarks und Evaluationen, die tatsächliche Verbesserungen neuer Modellversionen und deren Ursachen aufzeigen.
- Explorative Forschung · von Vorteil
Idealerweise besteht Erfahrung mit explorativer Forschung zur Verbesserung der Qualität erhobener Daten.
- Post-Training · Aufgabe
- ModelltrainingModelltrainingPost-TrainingPost-TrainingDatenkuratierungDatenkuratierungModellarchitekturModellarchitekturModellevaluationModellevaluationExplorative ForschungExplorative Forschung+5+4+3
DE+
Remote in mehreren Ländern · Belegte Arbeits-/Kandidatenstandorte: Bulgarien oder Deutschland oder Vereinigtes Königreich oder Polen oder Vereinigte Staaten. · Die Tätigkeit kann weltweit remote ausgeübt werden.
Forschungsingenieur für Modelle
Die Rolle erforscht, trainiert und optimiert Speech-to-Speech-Modelle für natürliche Sprachinteraktion. Sie verbindet KI-Forschung mit produktionsreifer Softwareentwicklung und skalierbaren ML-Systemen.
Python
Python · erforderlichTiefgehende Python-Kenntnisse sind zusammen mit Kenntnissen moderner Deep-Learning-Frameworks erforderlich.
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- Deutsch · von Vorteil
Fließende Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sind wünschenswert.
- Deep-Learning-Frameworks · erforderlich
Erforderlich sind tiefgehende Kenntnisse moderner Deep-Learning-Frameworks, beispielsweise NeMo, PyTorch oder vergleichbarer Frameworks, sowie Python.
- Skalierbare ML-Systeme · erforderlich
Erforderlich ist nachgewiesene Praxiserfahrung mit leistungsfähigen ML-Systemen in großem Maßstab, insbesondere für Sprachmodellierung mit Text oder Audio.
- MLOps · Aufgabe
Interne Pipelines für Datenverarbeitung, Modelltraining und Evaluation werden aufgebaut und gepflegt, um schnelle und zuverlässige Entwicklungszyklen zu ermöglichen.
- Rust · von Vorteil
Wünschenswert ist Interesse daran, künftig mit Inferenz-Engines in Rust zu experimentieren; vorhandene Rust-Erfahrung wird damit nicht vorausgesetzt.
- Deutsch · von Vorteil
- PythonPythonDeutschDeutschDeep-Learning-FrameworksDeep-Learning-FrameworksSkalierbare ML-SystemeSkalierbare ML-SystemeMLOpsMLOpsRustRust+5+4+3
DE
Remote aus Deutschland · Belegte Arbeits-/Kandidatenstandorte: Deutschland. · Die Tätigkeit ist vollständig remote möglich; alternativ steht ein Büro in Berlin zur Verfügung. Die Kommunikation erfolgt asynchron.
Forschungswissenschaftler oder Ingenieur für Trainingsinfrastruktur
Die Rolle entwickelt verteilte Trainingssysteme für große multimodale Modelle auf Tausenden GPUs. Schwerpunkte sind Parallelisierung, Trainingsstabilität und die effiziente Nutzung großer Cluster.
PyTorch
PyTorch · erforderlichErforderlich ist umfassende Praxis im verteilten Training mit PyTorch und in Parallelisierungsverfahren beim Foundation-Model-Training.
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- FSDP · erforderlich
Erfahrung auf dem Niveau von FSDP und Training über mehrere Knoten ist erforderlich.
- GPU-Cluster · erforderlich
Ein tiefes Verständnis von GPU-Clustern ist erforderlich; die Anforderung umfasst auch Netzwerke und Speichersysteme.
- NCCL · erforderlich
Vertrautheit mit NCCL als Kommunikationsbibliothek ist erforderlich; zusätzlich werden MPI und die Optimierung verteilter Systeme genannt.
- Linux · von Vorteil
Ausgeprägte Kenntnisse in Linux-Systemadministration und Skripting sind erwünscht.
- Trainingssteuerung · von Vorteil
Erfahrung mit der Steuerung von Trainingsläufen auf mindestens 100 GPUs ist erwünscht.
- FSDP · erforderlich
- PyTorchPyTorchFSDPFSDPGPU-ClusterGPU-ClusterNCCLNCCLLinuxLinuxTrainingssteuerungTrainingssteuerung+5+4+3
EU
Remote in der EU · Belegte Arbeits-/Kandidatenstandorte: EU.