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51 – 200 Mitarbeitende
Cloud-SicherheitSaaSSicherheit
Upwind Security entwickelt Cloud-Sicherheitssoftware für Unternehmen, die Multi-Cloud-Infrastrukturen betreiben. Die Plattform vereint Cloud-Sicherheitsstatusmanagement, Laufzeit-Schwachstellenmanagement, API-Sicherheit und weitere Funktionen, damit DevOps- und Sicherheitsteams Bedrohungen in Echtzeit erkennen, Schwachstellen priorisieren und Infrastruktur- sowie Anwendungsrisiken effizienter verwalten können.
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Stellen im Unternehmen

KI-Ingenieur/in für LLM-Agenten

Entwickle und betreibe LLM-Agenten für die Cloud-Sicherheitsplattform von Upwind Security. Erforsche, bewerte und entwickle autonome Abläufe zur Untersuchung und Behebung von Laufzeitbedrohungen.

ILIsraelHybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischKI-IngenieurMachine-Learning-Ingenieur
AWSAzureCloudCybersicherheitGoogle Cloud PlatformKubernetesPython

Beschreibung

  • Entwickle LLM-Agenten, die Cloud-Sicherheitsbedrohungen untersuchen, priorisieren und beheben.
  • Führe KI-Arbeit von der Forschung bis zum Produktivbetrieb: Erprobe Modelle, Verfahren und Agentendesigns und bringe erfolgreiche Lösungen in den Einsatz.
  • Trainiere, optimiere und bewerte Sicherheitsmodelle anhand von Laufzeitereignissen, Cloud-Logs, Identitätsdaten und Netzwerkaktivitäten.
  • Entwickle die interne KI-Plattform weiter, einschließlich ihrer Dienste, Pipelines, Evaluierungen und Observability.
  • Arbeite mit Sicherheitsforschenden sowie den Teams für Produkt und Engineering zusammen, um Forschung in produktionsreife autonome Abläufe zu überführen.

Anforderungen

  • Mindestens drei Jahre Erfahrung mit produktiven KI-/ML-Systemen, einschließlich LLM-Agenten mit modernen KI- und Agenten-Frameworks.
  • Ausgeprägte Backend-Engineering-Kenntnisse und sichere Beherrschung von Python.
  • Erfahrung im Training oder in der Feinabstimmung von Machine-Learning-Modellen und LLMs.
  • Fundiertes Verständnis für die Zuverlässigkeit von KI-Systemen, einschließlich Prompting und Kontextgestaltung, Evaluierungspipelines, LLM-as-Judge, Regressionstests und Produktionsüberwachung.
  • Nachgewiesene Forschungskompetenz im Bereich KI: relevante Fachliteratur verfolgen, offene Fragestellungen definieren, belastbare Experimente konzipieren und Verfahren anhand aktueller Methoden vergleichen.
  • Fähigkeit, Verantwortung zu übernehmen, selbstständig und kooperativ in einem dynamischen Umfeld zu arbeiten und Forschung mit Produktentwicklung zu verbinden.
  • Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Data Science oder einem verwandten Fachgebiet.
  • Von Vorteil: Erfahrung in der Cybersicherheit, etwa mit Cloud-Sicherheit, Bedrohungserkennung oder Incident Response.
  • Von Vorteil: praktische Erfahrung mit AWS, Google Cloud Platform oder Azure sowie Kubernetes.
  • Von Vorteil: Forschungspublikationen, Open-Source-Beiträge oder andere Arbeiten, die KI-Kompetenz belegen.

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