Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Führe Red-Teaming gegen einen Wiener Behörden-Chatbot durch und erstelle Test-Suite, Report und Memo. Erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Die Stadtverwaltung (anonymisiert; rund 7.000 Mitarbeitende in Wien) plant den Roll-out des Chatbots an alle Bürger:innen-Service-Kanäle; ein Frühindikator-Test vor dem Roll-out kann öffentliche Reputations-Risiken vermeiden.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Führe ein strukturiertes Red-Teaming eines Verwaltungs-Chatbots in vier Vektoren durch und liefere einen priorisierten Handlungs-Plan.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Red-Teaming-Methodik strukturiert auf LLM-Anwendungen anwenden
- Halluzinations-, Bias- und Sicherheits-Tests entwerfen
- Befunde mit einer Priorisierungs-Logik (CVSS-artig) bewerten
- Handlungs-Plan für ein Engineering-Team formulieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Studienzuordnung folgt in Kürze.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Red Teaming
Apply red teaming to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Llm Evaluation
Apply llm evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Prompt Injection
Apply prompt injection to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Bias Evaluation
Apply bias evaluation to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Regulatory Analysis
Apply regulatory analysis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
KI-Sicherheits-Forscher:in
Red-Teaming von LLM-Anwendungen mit strukturierter Priorisierung ist die Vorzeige-Arbeit für AI-Safety-Researcher in öffentlichen und regulierten Anwendungs-Settings.
Dieses Projekt schärft
- red-teaming
- llm-evaluation
- prompt-injection
Prompt-Ingenieur:in
Prompt-Injection und Out-of-Scope-Tests sind das tägliche Risiko-Feld, das Prompt-Engineer:innen in produktnahen LLM-Anwendungen managen.
Dieses Projekt schärft
- prompt-injection
- llm-evaluation
- red-teaming
Maschinelles-Lernen-Ingenieur:in
Eine reproduzierbare Test-Suite für eine produktive LLM-Anwendung zu liefern, ist MLE-Tagesarbeit in modernen GenAI-Stacks.
Dieses Projekt schärft
- python
- llm-evaluation
- bias-evaluation
Noch eine Sache