Principal AI Engineer

Наши инженерные подразделения расширяют возможности в области ИИ под новым руководством, что дает возможность создавать ИИ следующего поколения в Rapid7. Мы ищем ведущих инженеров по ИИ, которые присоединятся к нам и помогут определить дальнейшее развитие, задавая техническое направление наших LLM и агентных ИИ-систем. В качестве ведущего инженера по ИИ вы будете повышать стандарты качества инженерных работ и создавать передовые решения "с нуля", которые окажут реальное влияние на наших клиентов по всему миру. Благодаря своему техническому лидерству и наставничеству вы поможете сформировать наши инвестиции в продукты и платформы и повлиять на то, как мы создаем и масштабируем ИИ во всей организации.

ИИ меняет кибербезопасность с обеих сторон. Злоумышленники могут использовать ИИ для атак со скоростью машин, и только защита на основе ИИ может справиться с этим. В то же время организации могут уверенно применять ИИ только в том случае, если он безопасен. Rapid7 находится на пересечении безопасности и ИИ, и мы создаем определяющие для отрасли продукты для этой новой эры.

Команда AI Engineering Rapid7 разрабатывает ИИ, который лежит в основе нашей платформы безопасности. Мы — инженеры по ИИ и прикладные ученые, которые выводят модели из стадии исследования в продакшн, объединяя LLM с открытым исходным кодом и передовые LLM, ИИ-агентов и быстрые предиктивные модели с более чем 20-летним опытом Rapid7 в области безопасности. Наша работа используется для решения основных задач в области обнаружения и реагирования (Detection and Response), таких как сортировка оповещений, расследование угроз и автоматизированное реагирование, а также в области обнаружения уязвимостей и их устранения (Exposure and Remediation), таких как приоритизация уязвимостей, оценка рисков поверхности атаки и управляемое устранение. Вместе это помогает клиентам быстрее останавливать угрозы и устранять наиболее важные проблемы.

В качестве ведущего инженера по ИИ вы будете определять техническое направление того, как Rapid7 создает, настраивает и обслуживает LLM и агентные системы во всех своих продуктах безопасности. Вы понимаете LLM "изнутри", от внутренней работы трансформеров и обучения до донастройки и оптимизации инференса, и вы активно участвуете в решении самых сложных задач. Вы знаете, где LLM преуспевают, а где терпят неудачу, и относитесь к ним как к одному из инструментов в "ящике инструментов" ИИ, наряду с предиктивным ИИ и классическим ML, выбирая правильный подход для каждой задачи. В Rapid7 мы стремимся создать безопасный цифровой мир для наших клиентов, нашей отрасли и нашего сообщества. Мы достигаем этого, используя наш коллективный опыт и страсть, чтобы раздвигать границы возможного и добиваться выдающихся результатов. Мы создаем динамичную и совместную рабочую среду, где приветствуются новые идеи.

Защита более 11 500 клиентов от злоумышленников и угроз означает, что мы продолжаем раздвигать границы, как мы делаем это последние 20 лет. Если вы готовы решать одни из самых сложных задач в области кибербезопасности, мы готовы помочь вам взять на себя управление своей карьерой. Присоединяйтесь к нам.

Rapid7, Inc.

Конкретно ваша задача будет заключаться в следующем:

• Определение архитектуры и технической дорожной карты для LLM и агентных ИИ-систем в области обнаружения и реагирования, а также обнаружения уязвимостей и их устранения
• Руководство стратегией работы с моделями: когда использовать передовые или модели с открытым исходным кодом, а когда — донастраивать, дистиллировать или дообучать
• Донастройка, дистилляция и дообучение LLM с открытым исходным кодом на данных безопасности, начиная с курирования данных и заканчивая обучением, оценкой и развертыванием
• Установление инженерных стандартов для инженерии контекста, оптимизации инференса и оценки во всех командах
• Оптимизация инференса LLM в масштабе с использованием таких методов, как спекулятивное декодирование, управление KV-кэшем, непрерывный батчинг, квантизация и пользовательские ядра, балансируя качество, задержку и стоимость
• Установление оценок (evals) как этапа для выпуска каждой ИИ-системы, которую мы поставляем
• Руководство обзорами дизайна и решение наиболее сложных технических компромиссов
• Активное участие: самостоятельное прототипирование и создание критически важного кода моделей, обучения и инференса
• Наставничество инженеров уровня Staff и Senior, а также формирование инвестиций в продукты и платформы

• Более 12 лет опыта работы в области программного обеспечения или ML-инженерии, включая более 2 лет создания LLM или агентных ИИ-систем в продакшене. Предпочтительно наличие докторской степени в области компьютерных наук, машинного обучения, ИИ или смежной области, или эквивалентная глубина экспертизы, подтвержденная отраслевым опытом и техническим вкладом
• Опыт создания масштабируемых ИИ-систем производственного качества, используемых несколькими командами или продуктами, с сильной историей влияния на организацию в целом благодаря техническому лидерству, наставничеству, а также общим платформам и стандартам
• LLM "с нуля": глубокое понимание архитектуры трансформеров, механизма внимания, токенизации и позиционных кодировок, а также того, как модели обучаются и обслуживаются, с возможностью реализации основных компонентов с нуля
• PyTorch: экспертный уровень, включая пользовательский код моделей, циклы обучения, смешанную точность и распределенное обучение (например, FSDP, DeepSpeed)
• Донастройка и постобучение: практический опыт полномасштабной и параметро-эффективной донастройки (LoRA, QLoRA) LLM с открытым исходным кодом, дистилляции и методов на основе предпочтений или RL (например, DPO, GRPO)
• Инженерия контекста: поиск, управление памятью и контекстом для длительных рабочих процессов агентов
• Оптимизация инференса: глубокие знания префиксного и декодирующего этапов, управления KV-кэшем (например, PagedAttention, Prefix Caching), непрерывного батчинга, спекулятивного декодирования, FlashAttention и квантизации, а также обслуживания в масштабе с использованием vLLM, SGLang или TensorRT-LLM
• Оценки (Evals): определение стратегии оценки и бенчмарков для LLM и агентных систем
• Сильные фундаментальные знания в области предиктивного ИИ и классического ML, а также умение выбирать между ними и LLM на основе точности, задержки и стоимости
• Сильные фундаментальные знания в области распределенных систем и Python
• Ответственность за достижение значимых технических результатов в нескольких командах, проактивное выявление и устранение рисков, решение сложных задач и обеспечение соответствия решений согласованным техническим задачам и целям клиентов
• Сильные коммуникативные навыки, позволяющие объяснять технические компромиссы аудиториям инженеров, менеджеров по продуктам и руководства
• Построение прочных кросс-функциональных партнерских отношений с инженерами, продуктовыми командами и другими отделами для согласования технического направления и достижения общих результатов
• Сопоставление потребностей клиентов и бизнес-приоритетов с техническими решениями, оценка ценности, стоимости и компромиссов ИИ-решений для обеспечения измеримых результатов для клиентов и бизнеса от инвестиций
• Воплощение наших основных ценностей для развития культуры совершенства, которая обеспечивает значимое влияние и коллективный успех

стремится к справедливой и равноправной практике оплаты труда. Заработная плата кандидата определяется различными факторами, включая, помимо прочего, соответствующий опыт работы, навыки и сертификаты. Мы оцениваем решения по вознаграждению на индивидуальной основе, и обычно не бывает, чтобы сотрудник был нанят на самом верху диапазона заработной платы.

Годовой диапазон заработной платы для этой должности, в зависимости от местоположения, составляет: Ирландия: Диапазоны заработной платы могут различаться в зависимости от географического положения. Этот диапазон не включает переменную/стимулирующую компенсацию, акции и льготы (где применимо/допустимо).