Leitender Datenwissenschaftler

Über Refraktal
Refractal ist ein KI-Sicherheitsunternehmen, das die Infrastruktur aufbaut, die Unternehmen zur Abwehr autonomer KI-Bedrohungen benötigen. Das Jahr 2026 hat gezeigt, dass allgemein fähige Intelligenz vorhanden ist. Die Herausforderung besteht nun darin, die Sicherheit zu modernisieren, um KI-gestützte Bedrohungen zu stoppen, unabhängig davon, ob sie von internen Agenten ausgehen, die abtrünnig werden, oder von Angreifern, die KI nutzen, um gefährlicher zu werden.
Refractal wurde auf der Grundlage von Cybersicherheits- und KI-Expertise vom MIT, Microsoft, der NASA und der US-Marine gegründet. Unser Produkt ermöglicht es Unternehmen, KI-gestützte Bedrohungen kostengünstig zu erkennen, ohne Einbußen bei der Erkennungsqualität hinnehmen zu müssen. Wir verfolgen einen praktischen Ansatz zum Umgang mit KI-Risiken und kombinieren bewährte Cybersicherheitsmethoden mit bahnbrechender KI-Sicherheitsforschung.
Heute arbeiten wir mit Regierungen und Organisationen zusammen, die es sich nicht leisten können, bei der Sicherheit Fehler zu machen. Wir werden von führenden Deep-Tech- und Cybersicherheitsinvestoren unterstützt und erweitern das Team, um diese Mission zu erfüllen.
Die Rolle
Sie besitzen die maschinellen Lernmodelle, die hinter den Erkennungen von Refractal in der Produktion stehen und in Millisekunden entscheiden, ob eine Aktion sicher ist, sowie die Analyse, die zeigt, wie gut sie für jeden Kunden funktionieren.
Was du tun wirst

• Trainieren, optimieren und versenden Sie Klassifikatoren für sofortige Injektion, Datenexfiltration, Richtlinienverstöße und andere riskante KI-Aktivitäten.

• Entwerfen Sie Modelle mit geringer Latenz, einschließlich destillierter und kleiner Modelle sowie Regel-plus-ML-Ensembles.

• Analysieren Sie Produktionstelemetriedaten auf Abweichungen, tote Winkel, falsch-positive Kosten und neue Angriffsmuster.

• Erstellen Sie Auswertungen und Benchmarks für unsere Erkennungsmodelle und arbeiten Sie mit Sicherheitsingenieuren zusammen, um neue Angriffe in Trainingsdaten umzuwandeln.

• Unternehmensrichtlinien und behördliche Anforderungen in messbare Kontrollen umwandeln.

Erfolg in den ersten sechs Monaten

• Erkennungsmodelle, die Sie besitzen, sind in der Produktion, wobei die Qualitätsmetriken pro Kunde verfolgt werden.

• Sie haben Fehlalarme oder Latenz messbar reduziert, ohne die Erkennungsqualität zu beeinträchtigen.

• Produktionsdaten fließen in einen regelmäßigen Zyklus von Modellverbesserungen ein.

Über Sie: unverzichtbar

• Mehr als 5 Jahre Erfahrung in angewandtem ML oder Datenwissenschaft, wobei die Modelle an die Produktion übergeben wurden.

• Starkes Python, PyTorch oder ähnliches und solide Statistiken zur Auswertung.

• Praktische NLP- und LLM-Arbeit: Feinabstimmung, Einbettungen, Klassifizierung und LLM als Richter.

• Erfahrung in der Messung von Fuzzy-Problemen, einschließlich Kennzeichnung, Übereinstimmung und Drift.

• Klare Kommunikation der Kompromisse gegenüber Ingenieuren und Kunden.

Schön zu haben

• Erfahrung mit kontradiktorischen ML-, Sicherheits- oder Inhaltsmoderationsmodellen.

• Veröffentlichte Arbeiten zu Evaluierungen oder KI-Sicherheit.

Unsere Werte
Radikale Transparenz. Wir glauben, dass die beste Arbeit entsteht, wenn sich jeder in der Lage fühlt, ehrliches und konstruktives Feedback zu geben und zu empfangen.
Öffentlicher Dienst. Wir betrachten KI-Sicherheit als eine Form des öffentlichen Dienstes. Um den Übergang zur KI richtig zu gestalten, müssen wir die richtige Infrastruktur einrichten, um die damit verbundenen Bedrohungen zu bewältigen, und unsere Arbeit trägt dazu bei, die Institutionen und Dienste zu schützen, auf die die Gesellschaft angewiesen ist.
Schnell scheitern. Wir testen Ideen frühzeitig, holen Feedback ein und lernen schnell. Wir experimentieren schnell und ändern den Kurs, wenn etwas nicht funktioniert, ohne Kompromisse bei der Sicherheit einzugehen.
Pragmatismus, nicht Dogmatismus. Wir wählen Ansätze danach aus, wie gut sie das Problem lösen. Das bedeutet, etablierte Cybersicherheitsmethoden mit bahnbrechender KI-Forschung zu kombinieren, unsere Annahmen zu hinterfragen und unsere Meinung zu ändern, wenn sich die Beweise ändern.
Vergütung und Zusatzleistungen

• Gehalt: 85.000–145.000 £

• Wettbewerbsfähiges Eigenkapital zur Beteiligung am Wachstum von Refractal

• Rentenbeitrag

• Private Kranken- und Zahnversicherung

• Visa- und Umzugsunterstützung

Vergütung: 85.000 £ – 145.000 £ • Bietet Eigenkapital

• • 85.000 £ – 145.000 £ • Bietet Eigenkapital
Weitere englischsprachige Jobs in Großbritannien finden Sie auf Arbeitnow

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/refractal/senior-data-scientist-london-478903)