Senior Principal AI Engineer

🕒 6 dias atrás

🏄 California – Remoto

🏄 California – Remote

💵 $255.900 - $346.200 / ano

⏰ Tempo Integral

🟠 Sênior

🤖 Engenheiro de IA

🦅 Patrocina Visto H1B

Esta empresa já patrocinou vistos H1B no passado.

👻 Score fantasma 10%

O que significa: a chance de ninguém estar realmente contratando para esta vaga.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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Rapid7

SiteLinkedInTodas as Vagas

1001 - 5000 funcionários

Fundada em 2000

🔒 Cibersegurança

Cybersecurity

A Rapid7 é uma empresa de cibersegurança que oferece uma gama de soluções projetadas para proteger produtos de cloud, identidade e endpoint. A Command Platform da companhia utiliza inteligência artificial para fornecer insights profundos sobre ameaças e vulnerabilidades de cibersegurança. As ofertas da Rapid7 incluem Managed XDR para monitoramento contínuo, detecção e resposta a incidentes, além de ferramentas para Gestão da Superfície de Ataque, Gestão de Vulnerabilidades e Inteligência de Ameaças. A empresa é conhecida por projetos open source como Metasploit e Velociraptor, que apoiam a pesquisa de vulnerabilidades e o aprimoramento de frameworks de cibersegurança. A Rapid7 também valoriza comunidade e cultura, contribuindo para diversidade, equidade e inclusão, e atuando na defesa de políticas públicas para fortalecer a cibersegurança em uma escala mais ampla. A companhia atende a mais de 11. 000 empresas globalmente e, por meio do Rapid7 Labs, entrega análises especializadas sobre tendências de ataques e ameaças emergentes.

Descrição

• Set the AI technical vision, architecture and multi-year roadmap for LLM and agentic systems across Detection and Response and Exposure and Remediation • Define company-wide model strategy, including model selection, fine-tuning, distillation, post-training and investment in new capabilities • Lead complex, high-risk technical initiatives across multiple teams, including fine-tuning, distillation and post-training of open-source LLMs on security data • Establish company-wide standards for context engineering, inference optimization and evaluation • Make evaluations the release gate for every AI system Rapid7 ships • Lead optimization of LLM inference at scale while balancing quality, latency and cost • Lead design reviews and resolve complex technical trade-offs • Prototype and build critical model, training and inference code • Mentor and develop Principal, Staff and Senior engineers • Represent Rapid7’s AI engineering to executives, customers and the external community • Influence product, platform and business strategy • Build AI powering cybersecurity use cases including alert triage, threat investigation, automated response, vulnerability prioritization, attack surface risk assessment and guided remediation

🎯 Requisitos

• 14+ years of software or ML engineering experience • 2+ years building production LLM or agentic AI systems • PhD in Computer Science, Machine Learning, AI or a related field preferred, or equivalent depth of expertise demonstrated through industry experience and technical contributions • Track record of building scalable, production-grade AI systems and shared platforms adopted across multiple products • Leading-edge expertise in LLMs, including transformer architecture, attention, tokenization and positional encodings • Advanced PyTorch skills, including custom model code, mixed precision and distributed training such as FSDP and DeepSpeed • Hands-on fine-tuning and post-training of open-weight LLMs, including LoRA, QLoRA, distillation, DPO and GRPO • Experience training LLMs from scratch ideally • Deep experience with context engineering, retrieval, memory and context management for long-running agent workflows • Experience defining evaluation strategy and benchmarks for LLM and agent systems • Deep knowledge of inference optimization, including prefill and decode, KV-cache management, continuous batching, speculative decoding and quantization • Experience serving models at scale with vLLM, SGLang or TensorRT-LLM • Experience with AWS ideally • GPU kernel work using CUDA or Triton ideally • Strong predictive AI, classical ML, distributed systems and Python fundamentals • Ability to make efficient, transparent decisions between predictive AI, classical ML and LLMs based on accuracy, latency and cost • Recognition as an expert in AI through publications, patents, open-source contributions or industry engagement • Ability to embody company core values

🏖️ Benefícios

• Variable/incentive compensation (excluded from salary range) • Equity (where applicable/eligible) • Benefits (where applicable/eligible) • Fair and equitable compensation practices • Equal employment opportunity

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