Staff ML Engineer — Real-Time AI Security & Defenses

Staff ML Engineer — Real-Time AI Security & Defenses

Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und implementiere ML-Modelle für sichere GenAI-Anwendungen.
  • Unternehmen: Lakera, ein innovatives Unternehmen in Zürich, Schweiz.
  • Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf innovative Lösungen und persönliches Wachstum.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der KI-Sicherheit und arbeite an spannenden Projekten.
  • Qualifikationen: Erfahrung in maschinellem Lernen und Leidenschaft für Sicherheitstechnologien.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Lakera in Switzerland (Zurich) seeks a senior ML engineer to ship production‑grade models with a focus on security for Gen AI applications.

You will own end‑to‑end ML projects, extend detectors, and build threat datasets to improve real‑time defenses.

You will work across multilingual data, unstructured NLP and vision tasks, and collaborate with cross‑functional teams to push secure AI to scale.

The role values ownership, ambitious goals, and the ability to translate research into reliable #J-18808-Ljbffr

Staff ML Engineer — Real-Time AI Security & Defenses Arbeitgeber: Lakera

Lakera in Zürich bietet eine inspirierende Arbeitsumgebung, die Innovation und Zusammenarbeit fördert. Als Arbeitgeber legen wir großen Wert auf die berufliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter und bieten zahlreiche Möglichkeiten zur Weiterbildung im Bereich KI und Cybersicherheit. Unsere Unternehmenskultur ist geprägt von einem starken Teamgeist und der Möglichkeit, an vorderster Front an zukunftsweisenden Technologien zu arbeiten, was diese Position besonders attraktiv macht.

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Kontaktdaten:

Lakera Recruiting-Team

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Staff ML Engineer — Real-Time AI Security & Defenses mit Bravour zu bestehen

Maschinelles Lernen (ML)
Sicherheit in KI-Anwendungen
End-to-End ML-Projekte
Erweiterung von Detektoren
Aufbau von Bedrohungsdatensätzen
Echtzeit-Abwehrmechanismen
Multilinguale Datenverarbeitung