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Confidential AI Systems Engineer - TEEs and Hardware Attestation
🏛 Ausgeschrieben von Darwin RecruitmentWir suchen einen erfahrenen Engineer für die Entwicklung vertraulicher KI-Systeme mit Fokus auf Trusted Execution Environments (TEEs) und Hardware-Attestierung. In dieser Position gestalten Sie sichere Modelltrainings- und Inferenz-Pipelines und arbeiten in verschiedenen Umgebungen von GPUs über CPUs bis hin zu Enclave-Systemen.
Ihre Hauptaufgaben umfassen das Design und die Implementierung von confidential AI-Systemen unter Verwendung modernster Sicherheitstechnologien. Sie entwickeln sichere Trainings- und Inferenz-Pipelines für Machine Learning-Modelle und stellen dabei höchste Sicherheitsstandards sicher. Die Arbeit erstreckt sich über verschiedene Hardware-Plattformen und erfordert tiefgreifende Kenntnisse in GPU-, CPU- und Enclave-Umgebungen.
Technische Expertise in folgenden Bereichen ist erforderlich: Trusted Execution Environments wie Intel SGX, AMD SEV und ARM TrustZone, Secure Boot-Prozesse und Hardware-Attestierung, Confidential Containers sowie KI-Workloads in PyTorch- und CUDA-Umgebungen. Sie sollten Erfahrung mit der Sicherung von Machine Learning-Pipelines und dem Schutz sensibler Daten während des gesamten ML-Lebenszyklus mitbringen.
Diese Rolle bietet die Möglichkeit, an der Spitze der Entwicklung sicherer KI-Systeme zu arbeiten und innovative Lösungen für den Schutz vertraulicher Daten in Machine Learning-Anwendungen zu entwickeln. Sie werden Teil eines Teams, das die Zukunft der confidential computing-Technologien mitgestaltet und dabei höchste Sicherheitsstandards in der KI-Entwicklung etabliert.
Skills erklärt
- TrustZone
- Sicherheitstechnologie von ARM-Prozessoren, die einen isolierten Bereich für vertrauenswürdige Anwendungen und sensible Daten bereitstellt.
- PyTorch
- Open-Source-Framework für Machine Learning und künstliche Intelligenz, das vor allem für Deep Learning und Datenverarbeitung verwendet wird.
- CUDA
- Programmierplattform von NVIDIA zur Nutzung von Grafikkarten (GPUs) für parallele Datenverarbeitung und wissenschaftliche Berechnungen.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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