AI Red Teamer, CBRNE

🕒 Setembro 5

🇺🇸 Estados Unidos – Remoto (EUA)

💵 $65 - $158 / hora

⏳ Contrato/Temporário

🟡 Pleno

🟠 Sênior

🤖 Inteligência Artificial

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 Score fantasma 0%

O que significa: quão provável esta vaga está aberta sem contratação ativa.Como ler: 60% ou mais significa que achamos que é uma vaga fantasma. Pontuações mais baixas preocupam menos.Como pontuamos: tempo em aberto, republicações, vagas abertas vs tamanho do time, rapidez para fechar vagas, e se o salário está divulgado.Observação: é uma estimativa de dados públicos, não um julgamento da empresa. Vagas reais podem ter pontuação alta, então use como uma dica, não como um fato.

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Handshake

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501 - 1000 funcionários

Fundada em 2014

💼 Consultoria

🏥 Saúde

📦 Logística

Consulting • Healthcare • Logistics

Handshake é uma rede social de carreiras projetada especificamente para a Geração Z, facilitando conexões entre estudantes, empregadores e centros de carreiras. Com mais de 15 milhões de candidatos a emprego e quase 1 milhão de empregadores, o Handshake oferece uma plataforma para usuários encontrarem empregos, estágios e oportunidades de início de carreira, além de permitir que os empregadores contratem talentos de ponta de forma eficaz. A rede visa apoiar os estudantes desde a sua primeira busca de emprego até múltiplas oportunidades de carreira.

Descrição

• Evaluate whether AI models appropriately handle queries related to chemical, biological, radiological, nuclear, and explosive threats • Design technically grounded adversarial prompts testing whether models provide meaningful uplift toward CBRNE threats • Evaluate model outputs for technical accuracy and dangerous information • Probe dual-use knowledge boundaries involving scientific, medical, industrial, and weapons applications • Test multi-step and multi-turn attack chains • Score model responses against structured harm taxonomies and severity rubrics • Document findings with clear technical reasoning • Distinguish open-literature information from genuine operational uplift • Contribute to CBRNE-specific evaluation frameworks and threat models • Collaborate with red teamers, AI researchers, and policy teams to translate findings into model improvements • Stay current on model capabilities, jailbreak techniques, and relevant domain developments

🎯 Requisitos

• Graduate-level education or equivalent professional experience in a relevant CBRNE field (chemistry, biochemistry, microbiology, virology, nuclear physics, radiochemistry, materials science, munitions/ordnance, chemical engineering, or closely related disciplines) • Ability to evaluate the technical accuracy and real-world consequence of model outputs in your domain • Understanding of dual-use research concerns and the distinction between open-source knowledge and operationally significant uplift • Strong hands-on experience using multiple LLMs (ChatGPT, Claude, Gemini, open-source models, etc.) • Creative, adversarial problem-solving skills • Clear and precise written communication, including the ability to explain technical risk to non-specialist audiences • Strong ethical judgment and the ability to separate adversarial thinking from personal values • Self-directed, collaborative, and comfortable in feedback-heavy environments • Candidates must be able to engage with sensitive CBRNE-related material professionally and sustainably • Active or prior security clearance (Secret, Top Secret, or SCI) (nice to have) • Experience in threat assessment, WMD analysis, intelligence analysis, or arms control verification (nice to have) • Background in biosafety/biosecurity, chemical safety, nuclear nonproliferation, or explosive ordnance disposal (nice to have) • Familiarity with relevant regulatory frameworks including CWC, BWC, IAEA safeguards, ATF regulations, and Export Administration Regulations (nice to have) • Experience in red teaming, penetration testing, or structured adversarial evaluation (nice to have) • Familiarity with Python or scripting languages, LLM APIs, or evaluation tooling (nice to have) • Published research or professional presentations in a relevant CBRNE domain (nice to have) • Prior work in trust and safety, content moderation, or AI evaluation (nice to have)