Benjamin Wheatland
Senior Softwareentwickler
Erfahrungen
Senior Softwareentwickler
Flow Ninja
- Bewertete Schwachstellen von LLMs und KI-Agenten mit Python- und Bash-Skripten, identifizierte Prompt-Injection-Risiken und reduzierte ausnutzbare Szenarien um 35%.
- Entwickelte containerisierte Testumgebungen und CI/CD-Sicherheits-Pipelines mit Docker, wodurch reproduzierbare Evaluationszyklen in mehreren KI-Systemen um 28% beschleunigt wurden.
- Implementierte automatisierte Test-Harnesses und offline reproduzierbare Szenarien, um die Bewertung des Modellverhaltens unter feindlichen Bedingungen zu verbessern.
- Leitete Sicherheitsforschungsinitiativen zur LLM-Sicherheit, entwarf Angriffssimulationen, die die Modellrobustheit gegenüber bösartigen Eingaben erhöhten.
- Arbeitete mit bereichsübergreifenden Teams zusammen, um Empfehlungen für sichere Deployment-Praktiken zu geben und KI-Modelle sicher in Cloud-Umgebungen zu integrieren.
- Analysierte Netzwerk- und Anwendungssicherheit und implementierte Gegenmaßnahmen zur Härtung der LLM- und KI-Agenten-Infrastruktur.
- Setzte Reverse-Engineering-Tools wie Ghidra ein, um KI-bezogene Softwarekomponenten zu bewerten und entscheidende Sicherheitslücken und potenzielle Exploits aufzudecken.
- Trug zur internen Dokumentation von Best Practices im KI-Red-Teaming bei und verbesserte so den Wissensaustausch und die Einarbeitung.
- Überwachte und optimierte Cloud- und containerisierte Deployments, um sichere, zuverlässige und skalierbare KI-Betriebe in verteilten Umgebungen zu gewährleisten.
Senior Softwareentwickler
BetterQA
- Erstellte Automatisierungsskripte in Python und Bash für KI-Modelltests und Schwachstellenscans, wodurch der Testdurchsatz um 30% gesteigert wurde.
- Entwarf reproduzierbare Testszenarien für KI-Agenten, die eine Offline-Bewertung der Modell-Sicherheit und Compliance ermöglichten.
- Implementierte Docker-basierte CI/CD-Pipelines für sichere Deployments von KI- und ML-Workloads, reduzierte menschliche Fehler und sicherte Auditierbarkeit.
- Führte Penetrationstests für Web-, API- und Infrastrukturkomponenten durch, identifizierte kritische Schwachstellen und setzte Gegenmaßnahmen um.
- Arbeitete mit bereichsübergreifenden Teams zusammen, um Best Practices zur KI-Sicherheit in Entwicklungsprozesse und Deployments zu integrieren.
- Entwickelte Monitoring-Lösungen für KI-Modell-Deployments, erkannte auffälliges Verhalten und potenzielle Sicherheitsbedrohungen.
- Beriet Produktteams zu Secure Coding und Schwachstellenminderung, wodurch die Gesamtresilienz der KI-Systeme verbessert wurde.
Softwareentwickler
Valor Software
- Implementierte Backend-Services in Python und Go mit sicherheitsorientierten Workflows, wodurch Zuverlässigkeit und Wartbarkeit der KI-Infrastruktur verbessert wurden.
- Führte Penetrationstests und Sicherheitsbewertungen an Backend-Services durch, wodurch ausnutzbare Schwachstellen um 25% reduziert wurden.
- Automatisierte sich wiederholende Testaufgaben mit Skripten und CI/CD-Integration, verbesserte die Entwicklungseffizienz und reduzierte manuelle Fehler.
- Analysierte Cloud-Deployments und Netzwerkkonfigurationen, verbesserte die sichere Konnektivität und Systemzuverlässigkeit.
- Arbeitete mit DevOps-Teams zusammen, um Sicherheitsprüfungen in Deployment-Pipelines zu integrieren und Compliance sowie Best Practices durchzusetzen.
Softwareentwickler
Smartym Pro
- Entwickelte Backend-Automatisierungsskripte für Sicherheits- und Performancemonitoring, steigerte die Betriebseffizienz mehrerer KI-Dienste.
- Führte Schwachstellenbewertungen und Linux-Systemaudits durch, reduzierte Sicherheitsrisiken und härtete Serverumgebungen.
- Erstellte containerisierte Umgebungen für das Deployment von KI-Modellen, verbesserte Reproduzierbarkeit und Teamzusammenarbeit.
- Implementierte CI/CD-Pipelines mit integrierten Sicherheitsprüfungen, um zuverlässige und sichere Software-Releases zu gewährleisten.
Zusammenfassung
Bewertete KI- und LLM-Modelle auf Sicherheitslücken und Risiken, steigerte die Zuverlässigkeit der Modelle und verringerte die Angriffsflächen um 35% in Test-Szenarien. Entwickelte Automatisierungsskripte, Test-Harnesses und reproduzierbare Evaluations-Pipelines mit Python und Bash, wodurch die Red-Teaming-Zyklen für KI um 28% beschleunigt wurden. Implementierte containerisierte CI/CD-Sicherheits-Workflows mit Docker, um sichere Modellbereitstellungen und zuverlässige Integrationen in verteilten Umgebungen zu gewährleisten.
Fähigkeiten
Programmierung & Frameworks: Python, Bash, Powershell, Javascript, Typescript, Go, Fastapi, Node.js, React
Sicherheit & Red-teaming: Ki-/ml-modellbewertung, Llm-prompt-injection-minderung, Owasp Top 10 Llm-schwachstellen, Pentesting, Exploiterstellung
Containerisierung & Ci/cd: Docker, Kubernetes, Github Actions, Gitlab Ci/cd, Automatisierte Sicherheits-pipelines, Test-harness-entwicklung
Reverse Engineering & Forensik: Ghidra, Ida Pro, Binäranalyse, Windows Interna, Linux-privilegieneskalation, Malware-analyse
Netzwerk & Infrastruktur: Sichere Netzwerke, Vpns, Tls/ssl, Firewalls, Cloud-sicherheit (Aws/gcp), Schwachstellenscans, Erkennung Von Eindringversuchen
Ki/ml & Daten: Llms, Ki-agenten, Rag-pipelines, Pyrit, Garak-frameworks, Modellevaluation, Datenvorverarbeitung, Reproduzierbare Testfälle
Sprachen
Ausbildung
Universität Warschau
Bachelor-Abschluss · Informatik und Technologie · Warschau, Polen
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