Starszy/a specjalista/ka ds. bezpieczeństwa systemów NLP

• Opracowywanie raportów przedstawiających wykryte luki w zabezpieczeniach i zalecane kroki naprawcze
• Analiza podatności dużych modeli językowych (LLM), m.in. poprzez kontrolowane ataki
• Projektowanie mechanizmów zabezpieczających i odpowiedzi na podatności LLM-ów
• Pisanie i recenzowanie tekstów naukowych
• Współpraca w zakresie opracowywania architektury modeli
• Pisanie i utrzymywanie dokumentacji technicznej
• Opracowywanie i wykonywanie kompleksowych testów penetracyjnych
• Udział w prowadzeniu badań nad odpornością, wyjaśnialnością i interpretowalnością LLM-ów

• Znajomość bibliotek, narzędzi lub rozwiązań do przetwarzania tekstu, takich jak TensorFlow/PyTorch, Scikit Learn, HuggingFace
• Ogólna znajomość i rozumienie modeli z zakresu uczenia maszynowego i NLP
• Wykształcenie wyższe z dziedziny STEM (preferowana informatyka, matematyka, machine learning, statystyka)
• Doświadczenie w red teamingu dużych modeli językowych (LLM)

• Doświadczenie w przygotowywaniu artykułów naukowych z tematyki XAI lub red teamingu
• Wiedza z zakresu XAI
• Doświadczenie w treningu dużych modeli językowych (LLM)

• dofinansowanie biletów do kina, teatru
• prywatna opieka medyczna
• firmowa biblioteka
• brak dress code’u
• elastyczny czas pracy
• kawa / herbata
• ubezpieczenie na życie
• dofinansowanie wypoczynku
• dofinansowanie zajęć sportowych
• dofinansowanie nauki języków

Zakład Inżynierii Lingwistycznej i Analizy Tekstu zajmuje się szeroko rozumianym przetwarzaniem języka naturalnego, łącząc nowoczesne metody analizy języka, takie jak modele językowe, z pogłębioną ekspertyzą lingwistyczną. Obecnie zaangażowany jest przede wszystkim w budowę polskiego otwartego LLM-a, a także w prace związane z wykrywaniem treści szkodliwych, m.in. języka obraźliwego, hate speech i treści 18+.

Jeśli interesujesz się dużymi modelami językowymi, chcesz swoimi umiejętnościami przyczynić się do tworzenia rozwiązań mających realny wpływ na palące problemy społeczne, a równocześnie rozwijać naukowo, zachęcamy do aplikowania.