Staff AI Engineer

Наша инженерная организация расширяет свои возможности в области ИИ-инжиниринга под новым руководством, создавая возможность формировать следующее поколение ИИ в Rapid7. Мы ищем инженеров ИИ уровня Staff, которые будут руководить проектированием и внедрением сложных систем LLM и агентных ИИ, влияя на техническое направление в различных командах и решая сложные кросс-функциональные задачи. Вы будете устанавливать лучшие инженерные практики, руководить архитектурными решениями и наставлять других инженеров, помогая преобразовывать потребности клиентов в масштабируемые ИИ-решения, которые развивают возможности наших продуктов и платформ. О команде ИИ меняет кибербезопасность с обеих сторон. Злоумышленники могут использовать ИИ для атак на машинном уровне, и только защита на основе ИИ может идти в ногу с ними. В то же время организации могут уверенно внедрять ИИ только в том случае, если он безопасен. Rapid7 находится на стыке безопасности и ИИ, и мы создаем определяющие отрасль продукты для этой новой эры. Команда ИИ-инжиниринга Rapid7 создает ИИ, который обеспечивает работу нашей платформы безопасности. Мы — инженеры ИИ и прикладные ученые, которые переносят модели из исследований в продакшн, объединяя LLM с открытым исходным кодом и передовые LLM, агентные ИИ и быстрые предиктивные модели с более чем 20-летним опытом Rapid7 в области безопасности. Наша работа охватывает основные сценарии использования в области обнаружения и реагирования (Detection and Response), такие как сортировка оповещений, расследование угроз и автоматизированное реагирование, а также в области оценки рисков и устранения уязвимостей (Exposure and Remediation), такие как приоритизация уязвимостей, оценка рисков поверхности атаки и управляемое устранение. Вместе это помогает клиентам быстрее останавливать угрозы и исправлять то, что наиболее важно. О роли В качестве инженера ИИ уровня Staff вашей основной обязанностью будет проектирование, создание и выпуск систем LLM и агентных ИИ для продуктов безопасности Rapid7, отвечая за технические решения в вашей области от начала до конца. Вы понимаете LLM от внутренней архитектуры трансформеров до тонкой настройки и оптимизации инференса, остаетесь вовлеченными в решение сложных задач и знаете, где LLM преуспевают, а где они терпят неудачу, выбирая правильный подход среди LLM, предиктивного ИИ и классического машинного обучения. Мы знаем, что лучшие идеи и решения исходят от многомерных команд. Это связано с тем, что такие команды отражают разнообразие опыта и профессионального опыта. В Rapid7 наша цель — создать безопасный цифровой мир для наших клиентов, нашей отрасли и наших сообществ. Мы достигаем этого, используя наш коллективный опыт и страсть, чтобы бросить вызов возможному и добиться выдающихся результатов. Мы строим динамичную и совместную рабочую среду, где приветствуются новые идеи. Защита более 11 500 клиентов от злоумышленников и угроз означает, что мы продолжаем расширять границы, как и делали это на протяжении последних 20 лет. Если вы готовы решать самые сложные задачи в области кибербезопасности, мы готовы помочь вам взять на себя управление карьерой. Присоединяйтесь к нам. Rapid7, Inc.

В частности, вы сосредоточитесь на следующем: Руководство проектированием и архитектурой систем LLM и агентных ИИ в рамках Detection and Response и Exposure and Remediation, способствуя разработке технической дорожной карты для вашей области. Рекомендации по стратегии выбора моделей для ваших проектов, включая выбор передовых или LLM с открытым исходным кодом, а также когда следует выполнять тонкую настройку, дистилляцию или дообучение. Тонкая настройка, дистилляция и дообучение LLM с открытым исходным кодом на данных безопасности, от курирования данных до обучения, оценки и развертывания. Применение и улучшение инженерных практик для инжиниринга контекста, оптимизации инференса и оценки, оптимизируя инференс LLM для баланса качества, задержки и стоимости. Установление оценки как этапа выпуска для разрабатываемых вами систем ИИ. Руководство ревью дизайна для ваших проектов и решение сложных технических компромиссов. Оставайтесь вовлеченными, прототипируя и создавая критически важный код моделей, обучения и инференса. Наставляйте инженеров в вашей команде и сотрудничайте с командами Product и platform для согласования технических решений с потребностями клиентов.

8+ лет опыта работы в области разработки программного обеспечения или машинного обучения, включая 2+ года создания продакшн-систем LLM или агентных ИИ. Предпочтительна степень магистра в области компьютерных наук, машинного обучения, ИИ или смежной области, или эквивалентный практический опыт. Опыт успешной реализации масштабируемых ИИ-систем продакшн-класса, используемых несколькими командами или продуктами, с влиянием на всю организацию через техническое лидерство и наставничество. Глубокое понимание LLM, включая архитектуру трансформеров, внимание, токенизацию и позиционные кодировки, а также принципы обучения и обслуживания моделей. Продвинутые навыки работы с PyTorch, включая пользовательский код моделей, циклы обучения, смешанную точность и распределенное обучение (например, FSDP, DeepSpeed). Практический опыт тонкой настройки и постобучения LLM с открытым весом, включая полные и параметрически эффективные методы (LoRA, QLoRA), дистилляцию и методы на основе предпочтений или RL (например, DPO, GRPO). Опыт работы с инжинирингом контекста (поиск, управление памятью и контекстом для длительных агентных рабочих процессов) и определение стратегии оценки и бенчмарков для систем LLM и агентных систем. Глубокие знания в области оптимизации инференса, включая prefill и decode, управление KV-кэшем, непрерывную пакетную обработку, спекулятивное декодирование и квантование, а также масштабируемое обслуживание с использованием vLLM, SGLang или TensorRT-LLM. Прочные фундаментальные знания в области предиктивного ИИ, классического машинного обучения, распределенных систем и Python, а также способность принимать эффективные, обоснованные решения между этими подходами и LLM на основе точности, задержки и стоимости. Руководство проектами или программами ИИ умеренной сложности и риска, участие в стратегии исполнения, разбиение более крупных целей на этапы, а также установление четких ожиданий и обязательств для себя и других. Принятие ответственности за сложные технические результаты в различных командах, проактивное управление рисками и зависимостями, выполнение обязательств и доведение проблем до их решения. Отличные коммуникативные навыки, позволяющие объяснять сложные технические концепции и компромиссы технической и нетехнической аудитории, достигая согласия по инженерным решениям. Построение прочных кросс-функциональных партнерских отношений с отделами Engineering, Product и другими командами для устранения зависимостей, согласования технических подходов и достижения общих результатов. Преобразование потребностей клиентов в масштабируемые ИИ-решения, балансируя ценность для клиента, производительность и стоимость разработки и эксплуатации ИИ-систем для достижения коммерчески жизнеспособных результатов. Воплощайте наши основные ценности для развития культуры совершенства, которая обеспечивает значимое влияние и коллективный успех.

стремится к справедливым и равноправным практикам компенсации. Заработная плата кандидата определяется различными факторами, включая, но не ограничиваясь, соответствующий опыт работы, навыки и сертификаты. Мы оцениваем решения о компенсации на индивидуальной основе, и обычно кандидата не нанимают на самом высоком уровне зарплатного диапазона. Годовой диапазон заработной платы для этой должности, в зависимости от местоположения, составляет: США: 186 500,00 - 252 300,00 долларов США в год. Диапазоны заработной платы могут варьироваться в зависимости от географического местоположения. Этот диапазон не включает переменную/стимулирующую компенсацию, акции и льготы (где применимо/приемлемо).