KI/ML-Ingenieur

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CrackenAGI

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Cybersecurity • Artificial Intelligence • SaaS

CrackenAGI ist ein innovatives Unternehmen, das Cybersecurity durch den Einsatz AI-gestützter Copilot-Agenten stärkt. Diese Agenten sind darauf ausgelegt, Cyber-Forschungsaktivitäten zu skalieren, anpassbare Autonomie für eigenständige oder kollaborative Aufgaben zu bieten und ein detailliertes Tracking sowie Monitoring von Abläufen zu ermöglichen. Indem Nutzer die Agenten mit Feedback steuern, will CrackenAGI deren Performance kontinuierlich verfeinern und so effektive und zuverlässige Cybersecurity-Lösungen sicherstellen.

11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2023

🔒 Cybersecurity

🤖 Künstliche Intelligenz

☁️ SaaS

Beschreibung

• Über das Unternehmen • Cracken ist ein schnell wachsendes Startup mit Sitz im Silicon Valley, gegründet von erstklassigen staatlichen und kommerziellen Akteuren, die kritische Cyber-Infrastruktur während des Kriegs in der Ukraine verteidigt haben, KI und Cybersicherheit am MIT und am Kyjiwer Polytechnikum erforscht haben und Teams bei Apple, Google, Palo Alto Networks, HackerOne, DIU, Comcast, HP und weiteren geleitet haben. • Wir zähmen Cracken, einen AI-Agenten für Cybersicherheit mit Human-in-the-Loop. • Unser Flaggschiff-Produkt ist ein agentischer KI-Copilot, der Cyber-Assessments für Unternehmen und Regierungen drastisch skaliert. • Wir wachsen und suchen einen KI/ML-Ingenieur, der uns dabei unterstützt, die Zukunft der Cybersicherheit zu gestalten. • Verantwortlichkeiten • Entwerfen und Implementieren von LLM-basierten Pipelines und agentenbasierten Systemen zur Analyse und Generierung von sicherem Code in Produktions-SaaS. • Einrichten und Verwalten der Infrastruktur für Training, Evaluation und Bereitstellung von LLMs (MLOps-Aufgaben). • Zusammenarbeit mit Data-Science-, Produkt- und Sicherheitsteams, um ML in Kundenfunktionen zu integrieren. • Durchführung von ML-/KI-Forschung und Prototyping zur Erforschung und Validierung neuer Techniken und Tools. • Optimierung bestehender Modelle hinsichtlich Latenz, Genauigkeit und Kosten; Einführung neuer Techniken, wenn sich das Feld weiterentwickelt. • Gewährleistung der Datenintegrität und -sicherheit über den gesamten ML-Lebenszyklus.

🎯 Anforderungen

• 3+ years leading applied-AI projects with evidence of scaling LLM or multi-agent systems to production. • Deep experience in Python. • Experience with AI agent frameworks: • — implementation of Generative AI Agents using Langchain / Haystack and others; • — implementation of RAG using LlamaIndex and other Advanced RAG frameworks; • — evaluation of AI Agent Performance; • — integration of AI Agents into Existing Systems. • Experience with cloud technologies, specifically in the ML/AI context. • Experience with MLOps: infrastructure setup, model evaluation, serving pipelines.