Research Engineer, Privacy and Anonymization

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 1 Monat

🌐 Vereinigte Staaten, Singapur – Remote

🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote 🇸🇬 Singapur – Remote

🏄 California – Remote

🏄 California – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

📚 Forschungsingenieur

👻 Geisterscore 21%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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hud (YC W25)

WebsiteLinkedInAlle Stellen

1 - 10 Mitarbeiter

Gegründet 2025

🤖 Künstliche Intelligenz

☁️ SaaS

🤝 B2B

Artificial Intelligence • SaaS • B2B

hud ist eine Evaluationsplattform für AI Agents, mit der sich diese in unterschiedlichsten Umgebungen und bei vielfältigen Aufgaben bewerten und weiterentwickeln lassen. Mit Tools für Researchers und Professionals ermöglicht hud die schnelle Evaluation von AI-Modellen und die Integration bestehender Tools. Durch die Orchestrierung paralleler Machine Evaluations liefert die Plattform dabei zügig Ergebnisse. Die flexible Architektur unterstützt individuelle Tasks und verschiedenste Workflows und macht hud zu einer leistungsstarken Lösung, um die Performance und Fähigkeiten von AI zu verbessern.

Beschreibung

• Build systems to detect PII, quasi-identifiers, credentials, and other sensitive information and design transformations based on data type and downstream use case • Develop and benchmark detection approaches combining rules, statistical models, classifiers, and LLM-based methods • Build production pipelines that anonymize raw data before downstream processing, training, evaluation, or synthetic data generation • Create evaluation frameworks measuring privacy risk and retained data utility, including recall-weighted metrics, leakage tests, and adversarial re-identification attempts • Design systems robust to new data sources, schema drift, unusual formats, and sensitive information embedded in unexpected fields • Work with engineering, research, operations, and customers to translate privacy requirements into practical technical policies and safeguards • Own the full pipeline for protecting privacy without destroying the structure and signal valuable for AI-agent training • Participate in a 2–3 day work trial during the application process

🎯 Anforderungen

• Strong proficiency in Python and experience building reliable production data or ML systems • Experience with information extraction, named-entity recognition, classification, or related methods for detecting rare or sensitive content • Strong experimental instincts and ability to compare approaches across recall, precision, latency, cost, and downstream data utility • Understanding of redaction, masking, pseudonymization, anonymization, and synthetic data, and when each is appropriate • High attention to detail and ability to reason about subtle leakage paths, edge cases, and adversarial failure modes • Experience building data processing pipelines end-to-end without a fully prescribed roadmap • Hands-on experience with privacy-enhancing technologies such as differential privacy, k-anonymity, secure aggregation, or format-preserving encryption (strong candidates may also have) • Experience with sensitive data in healthcare, finance, or security (strong candidates may also have) • Experience building low-latency or high-throughput ML inference and data-processing systems (strong candidates may also have) • Experience working in unstructured problem spaces and taking ownership from early research through production deployment (strong candidates may also have) • Early-stage startup experience and strong communication skills for collaboration across teams and time zones (strong candidates may also have) • Ability to work hours that 70–80% overlap with either San Francisco or Singapore time zones • Full-time availability

🏖️ Vorteile

• 100% covered top-of-the-line medical, dental, and vision from Blue Shield of CA (US employees) • Lunch and dinner when you’re in the office (in-office employees) • Company-wide holiday break (Christmas Eve to New Year’s Day) on top of PTO and paid holidays • Unlimited access to tokens for ChatGPT, Claude Code, Cursor, etc. • Equinox membership (US employees) • 401k (US employees) • Commuter benefits (US employees) • Support for relocation and visas for strong full-time candidates to the US or Singapore

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