您对生成式AI充满热情，并希望将其应用于最具影响力的领域之一——网络安全吗？
加入我们位于旧金山湾区的前沿初创公司，我们正在开发AI系统，改变组织理解、检测和应对网络威胁的方式。
作为一名应用AI科学家，您将把AI研究与现实世界的网络安全用例结合起来——设计、实施和优化模型，以提取、推理和处理复杂的安全数据。
您将与网络安全专家、AI基础设施工程师和利益相关者密切合作，构建从概念到部署的端到端生成式AI解决方案。
这个角色结合了深度应用研究和实际工程，适合渴望推动生成式AI极限以实现有意义影响的人。
为什么加入我们：
• 2500万美元种子资金：强大的资本基础，快速创新和扩展。
• 早期成功：受到财富500强公司的信任，验证了现实世界的需求。
• 经验丰富的领导团队：创始人在网络安全领域拥有25年以上经验，之前的企业估值超过30亿美元。
• 精英AI领导团队：来自世界级科技公司的AI、工程和产品负责人。
• 先进的AI技术栈：LLMs、嵌入、RAG系统、LangGraph编排和多模态AI。
• 具有竞争力的薪酬：优厚的工资、有意义的股权和技术领导力成长空间。
• 网络安全知识优先但不要求：我们会教您领域知识——您带来AI创新。
主要职责：
核心应用AI研究
• 与网络安全研究人员和利益相关者合作，确定AI驱动的安全问题解决方案（例如，漏洞管理、代码分析、威胁检测）。
• 使用最新的LLMs和嵌入模型（Claude、Google GenAI、Unsloth、vLLM）进行应用研究。
• 原型设计、微调和评估生成式AI和RAG/CAG架构，用于分类、总结、推理和上下文综合。
• 使用Unsloth、Hugging Face、Voyage或类似框架进行文本、代码和图像数据的嵌入级优化。
系统开发与集成
• 开发和测试集成Milvus或Pinecone进行语义检索的端到端AI管道。
• 使用LangGraph或类似框架构建代理AI系统，实现自主推理和任务链。
• 与MLOps工程师合作，安全高效地在生产中部署和监控AI模型。
• 为微调和评估贡献合成数据生成管道。
评估与优化
• 使用DeepEval和生成式AI工具（Claude / Google GenAI）实施评估框架，以确保事实性、可靠性和稳健性。
• 使用vLLM、量化或缓存策略优化模型在延迟、准确性和成本方面的性能。
• 使用MLflow、Weights & Biases或内部工具维护可重复的实验跟踪。
创新与领导
• 走在生成式AI趋势的前沿——多模态推理、代理编排、嵌入适应。
• 探索混合LLM部署策略（本地Unsloth/vLLM + 云API如Claude、Google GenAI）。
• 记录最佳实践，分享经验，并指导初级科学家应用生成式AI工作流程。
资格：
必需
• 4年以上应用AI/机器学习研究/数据科学经验。
• 对LLMs、嵌入、RAG系统和多模态学习有深入理解。
• 熟练掌握Python和框架如PyTorch、Transformers、Hugging Face或LangChain。
• 在提示工程、模型评估和基于检索的推理方面有经验。
• 拥有向量数据库（Milvus / Pinecone）和编排框架（LangGraph / LangChain）的实践经验。
• 良好的沟通能力和跨研究与工程职能的协作能力。
优先
• 使用Unsloth或类似框架进行LLMs或嵌入微调的经验。
• 熟悉Claude / Google GenAI API进行基于云的推理和评估。
• 接触过网络安全或企业数据（CVEs、插件文本、网络或资产日志）。
• 之前参与过合成数据生成和评估框架（DeepEval）。
• 在快节奏初创公司或应用研究环境中有经验。
我们的文化与团队
• 协作和使命驱动：每个项目都直接推动全球网络安全。
• 世界级的指导：与顶级AI和安全公司的高级专家合作。
• 以成长为导向：有机会领导生成式AI项目并负责主要研究方向。
• 包容和创新：我们重视多元视角和开放实验。
福利与待遇
• 全面的医疗、牙科和视力保险。
• 健康和专业发展津贴。
• 股权期权——您的影响等于所有权。
• 使用最先进的GPU、API和生成式AI框架。
