• 1 年合同，可续签
• 混合工作安排
• 政府项目
团队的投资组合目前包括高级匿名化、合成数据生成、同态加密、差分隐私、联邦分析、联邦学习和可信执行环境。
我们正在寻找一名数据科学家来：
(a) 进行严格的研究和实验，以评估新兴的隐私解决方案，
(b) 设计可扩展的、可实施的工作流程，以便政府机构采用，
(c) 创建全面的指南和框架，以实现隐私增强技术（PETs）的成功部署。
您将参与：
应用研究与开发
• 设计和执行严格的实验，以评估新兴的 PETs 和解决方案
• 开发概念验证，展示实际应用和可衡量的影响
• 关注学术研究，并将研究结果转化为可实践和可部署的解决方案
• 通过出版物和与政府及国际合作伙伴的知识共享，为更广泛的社区做出贡献
2. 机构合作与试点实施
• 直接与政府机构合作，深入了解其独特的隐私挑战和运营限制
• 设计和执行试点项目，以测试 PET 解决方案
• 系统地收集用户反馈，并根据实际部署经验和教训对解决方案进行迭代
• 在整个隐私技术采纳过程中，为机构提供持续的技术咨询和实地支持
3. 端到端解决方案创新与开发
• 识别 PETs 可以解决政府当前共同数据挑战的机会
• 架构和开发旨在在整个政府生态系统中广泛采用的可扩展解决方案
• 为新隐私技术建立明确的实施路径和采纳框架
4. 跨职能协作
• 与数据科学家、数据工程师、软件工程师和产品经理作为协作团队成员共同工作
• 与政府机构进行战略合作，以将技术解决方案与不断变化的监管要求和治理框架对齐
要求
• 计算机科学、数据科学、商业分析或相关领域的学士学位或更高学历，具有至少 4 年相关的专业经验。
• 扎实的机器学习基础，具备模型开发和实验的实践经验。
• 精通 Python 编程，并在 ML 框架（如 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn）方面有丰富经验。
• 能够分析模型行为，诊断训练问题，并设计实验以优化性能和可靠性
• 具备阅读、综合和批判性评估学术研究论文和技术文献的能力
• 有设计和进行严格实验以验证假设和衡量解决方案有效性的经验
• 能够处理模糊问题，并对复杂挑战开发新颖的方法
• 具有隐私增强技术的经验，包括但不限于匿名化、合成数据生成或差分隐私。
• 熟悉前端集成工作流程（Next.js/React）。
• 有在多学科团队中工作的经验。
5. 心态与协作
• 对新领域（尤其是数据隐私）充满好奇，并愿意学习。
• 强大的沟通能力，能够向工程师和非技术利益相关者解释技术概念。
• 倾向于在协作、快速发展的敏捷环境中工作。
• 在沟通方面表现出色，能够清晰地向不同受众解释复杂的技术概念。 
