• 开发和应用推理和生成式人工智能模型，以分析网络安全数据（日志、警报和事件）。 • 与网络安全团队合作，识别基于人工智能的洞察和预测的用例。 • 构建概念验证（POC），以验证想法并展示基于人工智能解决方案的潜力。 • 设计、训练、测试和微调机器学习和生成模型，以进行异常检测、摘要和预测洞察。 • 实施和维护与安全相关的数据摄取和预处理管道。 • 使用MLOps框架将人工智能模型部署到生产中，并确保可扩展性和监控。 • 与数据工程师、分析师和安全专业人员跨职能合作，提供人工智能驱动的工具和仪表板。 • 持续探索和整合最新的人工智能/机器学习和生成式人工智能框架，以增强网络安全能力。
所需技能和经验： • 至少4年的人工智能/机器学习工程经验，接触过推理和生成模型。 • 具有使用PyTorch、TensorFlow或Hugging Face Transformers进行模型开发、训练、微调和推理的经验。 • 熟悉OpenAI API、LangChain、LlamaIndex或类似的生成式人工智能框架。 • 具有数据摄取、处理和ETL管道的实际经验。 • 对Docker、Kubernetes、MLflow、AWS SageMaker或Azure ML有深入理解。 • 精通Python，并具有使用Pandas、NumPy和Scikit-learn等数据库的经验。 • 具备解决问题的思维方式，创新驱动，具有较强的分析思维能力。
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