Benjamin W.
Senior Softwareentwickler
Erfahrungen
Jan. 2023 - Bis heute
2 Jahren 10 MonatenBelgrad, Serbien
Senior Softwareentwickler
Flow Ninja
- Bewertete Schwachstellen von LLMs und KI-Agenten mit Python- und Bash-Skripten, erkannte Risiken durch Prompt-Injektionen und reduzierte ausnutzbare Szenarien um 35 %.
- Entwickelte containerisierte Testumgebungen und CI/CD-Sicherheits-Pipelines mit Docker, was reproduzierbare Evaluationszyklen über mehrere KI-Systeme hinweg um 28 % beschleunigte.
- Implementierte automatisierte Test-Harnesses und offline reproduzierbare Szenarien, wodurch die Bewertung des Modellverhaltens unter feindlichen Bedingungen besser abgedeckt wurde.
- Leitete Sicherheitsforschungsinitiativen zur LLM-Sicherheit, entwarf Angriffssimulationen, die die Robustheit der Modelle gegen bösartige Eingaben erhöhten.
- Arbeitete mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, beriet bei sicheren Deployment-Praktiken und integrierte KI-Modelle in Cloud-Umgebungen, ohne die Sicherheit zu gefährden.
- Analysierte Netzwerk- und Anwendungssicherheit und implementierte Gegenmaßnahmen, um die Infrastruktur für LLMs und KI-Agenten abzusichern.
- Setzte Reverse-Engineering-Tools wie Ghidra ein, um KI-bezogene Softwarekomponenten zu prüfen und kritische Sicherheitslücken sowie 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-Betriebsabläufe in verteilten Umgebungen zu gewährleisten.
Jan. 2019 - Dez. 2022
4 JahrenCluj-Napoca, Rumänien
Senior Softwareentwickler
BetterQA
- Erstellte Automatisierungsskripte in Python und Bash für KI-Modelltests und Schwachstellen-Scanning, wodurch der Testdurchsatz um 30 % stieg.
- Entwarf reproduzierbare Testszenarien für KI-Agenten, die eine Offline-Bewertung von Modellsicherheit und Compliance ermöglichten.
- Implementierte Docker-basierte CI/CD-Pipelines für das sichere Deployment von KI- und ML-Workloads, reduzierte menschliche Fehler und stellte Nachvollziehbarkeit sicher.
- Führte Penetrationstests an Web-, API- und Infrastrukturkomponenten durch, erkannte kritische Schwachstellen und setzte Gegenmaßnahmen um.
- Arbeitete mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Best Practices für KI-Sicherheit in Entwicklungsabläufe und Deployment-Prozesse zu integrieren.
- Entwickelte Monitoring-Lösungen für KI-Modell-Deployments, erkannte auffälliges Verhalten und potenzielle Sicherheitsbedrohungen.
- Beriet Produktteams zu sicherem Coding und Schwachstellenbehebung, steigerte die Gesamtresilienz der KI-Systeme.
März 2017 - Dez. 2018
1 Jahr 10 MonatenLondon, Vereinigtes Königreich
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 und reduzierte ausnutzbare Schwachstellen um 25 %.
- Automatisierte wiederkehrende Testaufgaben mit Skripten und CI/CD-Integration, steigerte die Entwicklungseffizienz und verringerte manuelle Fehler.
- Analysierte Cloud-Deployments und Netzwerkkonfigurationen, verbesserte sichere Konnektivität und Systemzuverlässigkeit.
- Zusammenarbeit mit DevOps-Teams, um Sicherheitsprüfungen in Deployment-Pipelines zu integrieren und Compliance sowie Best Practices durchzusetzen.
Aug. 2015 - Feb. 2017
1 Jahr 7 MonatenWarschau, Polen
Softwareentwickler
Smartym Pro
- Entwickelte Backend-Automatisierungsskripte für Sicherheits- und Performance-Monitoring, steigerte die Betriebseffizienz zahlreicher KI-Services.
- Führte Verwundbarkeitsbewertungen und Linux-Systemaudits durch, reduzierte Sicherheitsrisiken und härtete Serverumgebungen.
- Entwickelte 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-/LLM-Modelle auf Schwachstellen und Sicherheitsrisiken, steigerte die Modellzuverlässigkeit und reduzierte die Angriffsfläche um 35 % in Test-Szenarien. Entwickelte Automatisierungsskripte, Testumgebungen und reproduzierbare Bewertungspipelines mit Python und Bash, was die Red-Teaming-Zyklen für KI um 28 % beschleunigte. Implementierte containerisierte CI/CD-Sicherheits-Workflows mit Docker, um sichere Modell-Deployments und zuverlässige Integration in verteilten Umgebungen sicherzustellen.
Sprachen
Englisch
VerhandlungssicherPolnisch
FortgeschrittenRumänisch
FortgeschrittenSerbisch
GrundkenntnisseAusbildung
Okt. 2012 - Juli 2015
Universität Warschau
Bachelor-Abschluss · Informatik und Technologie · Warschau, Polen
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