Research Engineer, Privacy and Anonymization

Компенсация: $100K - $230K в год

О HUD

Mиссия HUD — создавать надежную, справедливую и открытую инфраструктуру для данных искусственного интеллекта. Мы хотим, чтобы данные были ценными для людей, которые их создают, и заслуживали доверия для лабораторий, которые на них обучаются. Наша команда — это быстрорастущая группа исследователей, инженеров и операторов, создающих экономику, которая формирует будущее искусственного интеллекта. При поддержке $16 млн от ведущих венчурных фондов и YC (W25) нашим маркетплейсом и платформой пользуются стартапы, компании из списка Fortune 500 и передовые лаборатории.

О РОЛИ

Мы ищем инженера-исследователя для создания систем обеспечения конфиденциальности и анонимизации, которые делают конфиденциальные реальные данные безопасными и полезными для обучения ИИ. Вы будете разрабатывать методы обнаружения и удаления персональных данных (PII), секретов и другой конфиденциальной информации из необработанных данных перед их поступлением в наши конвейеры обработки и генерации синтетических данных. Вы будете отвечать за полный конвейер защиты конфиденциальности без ущерба для структуры и сигналов, которые делают данные ценными для обучения агентов.

ОБЯЗАННОСТИ

• Создание систем для обнаружения PII, квази-идентификаторов, учетных данных и другой конфиденциальной информации, а также проектирование преобразований на основе типа данных и сценария дальнейшего использования.

• Разработка и тестирование подходов к обнаружению, сочетающих правила, статистические модели, классификаторы и методы на основе LLM.

• Создание производственных конвейеров, которые анонимизируют необработанные данные перед их поступлением в конвейеры дальнейшей обработки, обучения, оценки или генерации синтетических данных.

• Создание фреймворков оценки, измеряющих риск конфиденциальности и сохранение полезности данных, включая метрики с учетом полноты охвата (recall-weighted metrics), тесты на утечки и попытки злонамеренной повторной идентификации.

• Проектирование систем, остающихся устойчивыми к новым источникам данных, смещению схем, необычным форматам и конфиденциальной информации, встроенной в неожиданные поля.

• Взаимодействие с инжинирингом, исследованиями, операциями и клиентами для преобразования требований к конфиденциальности в практические технические политики и меры безопасности.

ОПЫТ

Вы можете быть подходящим кандидатом, если у вас есть:

• Глубокие знания Python и опыт создания надежных производственных систем для данных или машинного обучения.

• Опыт в извлечении информации, распознавании именованных сущностей, классификации или смежных методах обнаружения редкого или конфиденциального контента.

• Сильные экспериментальные инстинкты и способность сравнивать подходы по полноте охвата, точности, задержке, стоимости и полезности данных для последующего использования.

• Понимание разницы между редукцией (redaction), маскированием (masking), псевдонимизацией (pseudonymization), анонимизацией (anonymization) и синтетическими данными — и когда каждый из этих методов уместен.

• Высокое внимание к деталям и способность анализировать тонкие пути утечки, граничные случаи и режимы сбоя в результате атак.

• Опыт построения конвейеров обработки данных от начала до конца без полностью предписанного плана.

Кандидаты с сильным профилем также могут иметь:

• Практический опыт работы с технологиями повышения конфиденциальности, такими как дифференциальная приватность (differential privacy), k-анонимность (k-anonymity), безопасное агрегирование (secure aggregation), шифрование с сохранением формата (format-preserving encryption) и т. д.

• Опыт работы с конфиденциальными данными в таких областях, как здравоохранение, финансы или безопасность.

• Опыт создания систем вывода ML и обработки данных с низкой задержкой или высокой пропускной способностью.

• Опыт работы в неструктурированных проблемных областях и принятие ответственности от ранних исследований до производственного развертывания.

• Опыт работы на ранних стадиях стартапа и сильные коммуникативные навыки для сотрудничества между командами и часовыми поясами.

Мы отдаем приоритет техническим способностям и потенциалу к обучению, а не годам опыта. Мотивированным кандидатам рекомендуется подавать заявку, даже если они не соответствуют всем критериям.

КОМАНДА И ДЕТАЛИ КОМПАНИИ

• Размер команды: около 25 человек в настоящее время, в основном полный рабочий день в офисе, но некоторые удаленно.

• Наша команда: В команде 4 призера Международных олимпиад (IOI, ILO, IPhO), бывший игрок в Catan №1 в мире, серийные основатели AI-стартапов и исследователи с публикациями на ICLR, NeurIPS и т. д.

• Стадия компании: У нас 8-значное финансирование, и мы прибыльно и быстро масштабируемся для удовлетворения очень высокого спроса.

ЛОГИСТИКА

• Занятость: Полный рабочий день.

• Местоположение: У нас есть офисы в Сан-Франциско или Сингапуре, но мы открыты для удаленных кандидатов, которые могут работать в часы, совпадающие на 70-80% с тихоокеанским или сингапурским часовыми поясами.

• Визовая поддержка: Мы оказываем поддержку при переезде и оформлении виз для сильных кандидатов на полный рабочий день в США или Сингапур.

• Сроки: Прием заявок осуществляется постоянно. Процесс состоит из 2 технических собеседований и 2-3 дневного рабочего испытания.

ЧТО МЫ ПРЕДЛАГАЕМ

• Конкурентоспособная компенсация.

• 100% оплата лучшего медицинского, стоматологического и офтальмологического страхования (для сотрудников в США и Сингапуре).

• Обед и ужин для сотрудников в офисе.

• Общекорпоративные праздничные выходные (с Сочельника до Нового года) в дополнение к PTO и оплачиваемым праздникам.

• 401k с 4% матчингом.

• Другие льготы, включая членство в Equinox и транспортные льготы (для сотрудников в США) и стипендию на здоровье/оздоровление (для сотрудников в Сингапуре).

• Неограниченный* доступ к токенам для ChatGPT, Claude Code, Cursor и т. д. *Под неограниченным мы подразумеваем, что никто из нашего списка лидеров по использованию токенов никогда не достигал лимита. Поэтому мы не знаем, каков этот лимит.

• Два офиса на верхних этажах в Юнион-сквер в Сан-Франциско и Раффлс-плейс в Сингапуре.

• Ежегодный бюджет на поездки для посещения любого из офисов.

КОМПЕНСАЦИЯ

Фактические предложения корректируются в зависимости от опыта и местоположения, но наши базовые зарплатные диапазоны следующие:

• Сан-Франциско (и другие крупные города США): $135 000 - $230 000

• Сингапур: $100 000 - $175 000

• Остальной мир: $100 000 - $175 000

Из-за большого объема заявок мы можем не отвечать на каждую из них, но не стесняйтесь обращаться к нам по адресу контакт рекрутера или в другом месте, если мы пропустили вашу заявку!