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51 – 200 Mitarbeitende
CybersicherheitFinanzenKünstliche Intelligenz
BforeAI entwickelt prädiktive Cybersicherheitstools, die Online-Bedrohungen stoppen sollen, bevor sie Unternehmen erreichen. Die PreCrime™-Plattform nutzt Verhaltensanalysen und künstliche Intelligenz, um verdächtige Domainaktivitäten zu erkennen und Phishing, Spoofing, Identitätsmissbrauch, Hijacking, Ransomware, Online-Betrug und Datenabfluss automatisiert vorherzusagen, zu blockieren und zu verhindern. Sie ist für die Zusammenarbeit mit bestehenden Sicherheitssystemen ausgelegt und wird von Organisationen aus Branchen wie Finanzwesen, Fertigung, Einzelhandel und Medien eingesetzt. BforeAI konzentriert sich darauf, finanzielle und Reputationsschäden durch schädliche Online-Aktivitäten zu verringern. Das Unternehmen wurde 2024 von Gartner als Cool Vendor für KI im Bank- und Investmentdienstleistungsbereich ausgezeichnet.
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Stellen im Unternehmen

Senior Engineering Manager für Sicherheitsforschung bei BforeAI (Remote in Argentinien)

Leite bei BforeAI Teams für SaaS-Engineering und Sicherheitsforschung und überführe Bedrohungsinformationen in produktive Erkennungen und Kundenfunktionen.

ARArgentinienRemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischEngineering Manager
AzureCloudGoKafkaKubernetesNeo4jPostgresPythonRedis

Beschreibung

  • Leite Software Engineering und Security Research Engineering als praxisorientierte Führungskraft.
  • Stelle Teammitglieder ein, begleite ihre Einarbeitung, steuere Leistung und berufliche Entwicklung und verantworte die Umsetzung.
  • Überführe Bedrohungsforschung und gemeinsam genutzte Datenfunktionen in produktive Erkennungen und Kundenfunktionen.
  • Arbeite mit Engineering- und Forschungsteams an Validierung, Designentscheidungen und Problemen im Produktivbetrieb.
  • Begleite Vorhaben von der Forschungshypothese und Auswertung über die Implementierung und Veröffentlichung bis zur fortlaufenden Erkennungsqualität.
  • Lege mit den Produkt- und Engineering-Verantwortlichen die Forschungsprioritäten fest.
  • Prüfe Belege, erkenne Abdeckungslücken und bewerte die Einsatzreife im Produktivbetrieb.
  • Arbeite an Services, APIs, Erkennungsintegration, Tests und der Fehlerbehebung im Produktivbetrieb mit.
  • Etabliere Verfahren zur Bewertung von Erkennungen und für Regressionstests; überwache Fehlalarme, übersehene Bedrohungen, Abdeckung und Verhalten im Produktivbetrieb.
  • Definiere Forschungsziele und Bewertungskriterien und stimme anschließend die Umsetzungszusagen ab.
  • Plane die Umsetzung gemeinsam mit dem Produktteam hinsichtlich Schnittstellen, Abnahmekriterien, Abhängigkeiten und Kapazitäten.
  • Stimme Datenzugriff, Schnittstellen und Zuverlässigkeit mit dem Platform Engineering ab und wahre dabei die Grenzen des Kundendatenzugriffs.
  • Gestalte Produkt- und Erkennungsdesigns so, dass gemeinsame Belege, Beziehungen und Verläufe in verschiedenen Kundenabläufen wiederverwendet werden.
  • Entwickle technische Leitungskräfte und eigenständige Verantwortungsübernahme weiter und passe die Teamstruktur an das Wachstum an.
  • Bearbeite Kundeneskalationen und Produktionsprobleme, die Engineering- und Forschungskompetenz erfordern.
  • Unterstütze KI-gestütztes Engineering und Forschung, indem du Ergebnisse bewertest und prüfst.

Anforderungen

  • Hat die Entwicklung von SaaS-Produkten oder Produkten auf Basis gemeinsam genutzter Datenplattformen geleitet.
  • Hat Teams für Bedrohungsinformationen, Bedrohungsforschung, Erkennungsentwicklung oder Schwachstellenforschung direkt geführt, deren Arbeit in ein produktives Sicherheitsprodukt eingeflossen ist.
  • Hat die Umsetzung im Software Engineering geleitet und technische Mitarbeitende aus den Bereichen Engineering und Forschung geführt.
  • Kann Forschungsresultate vorweisen, die in ausgelieferte Funktionen überführt wurden, einschließlich Validierung, Tests, Bereitstellung und kontinuierlicher Qualitätsverbesserung.
  • Verfügt über fundierte technische Kenntnisse in Software Engineering und Bedrohungsforschung, darunter Architektur, Erkennungsmethoden und Datenqualität.
  • Hat Einstellungen, Leistungsmanagement und berufliche Entwicklung für ein multidisziplinäres Team verantwortet.
  • Kann mit Unsicherheit in der Forschung umgehen, klare Erwartungen an die Umsetzung setzen und Exploration mit Kundenverpflichtungen abwägen.
  • Kann Entscheidungen dokumentieren und die Umsetzung in Engineering und Forschung in einem Remote-Team koordinieren.
  • Bereitschaft, KI-gestützte Vorgehensweisen in Engineering und Forschung zu erlernen und anzuwenden.
  • Erfahrung mit externen Bedrohungsinformationen, Phishing, schädlichen Domains, Identitätsmissbrauch oder der Analyse gegnerischer Infrastruktur ist von Vorteil.
  • Erfahrung darin, technische Leitungskräfte zu entwickeln und mit dem Teamwachstum mehr Verantwortung zu delegieren, ist von Vorteil.
  • Ein Hintergrund in der Softwareentwicklung, insbesondere mit Python oder Go, ist von Vorteil.
  • Erfahrung mit Cloud-Diensten, ereignisgesteuerten Systemen, graphbasierter Analyse oder der Bewertung ML-gestützter Erkennungen ist von Vorteil.
  • Erfahrung im Einsatz von KI-Entwicklungs- oder Forschungstools mit messbaren Qualitätskontrollen ist von Vorteil.
  • Verständnis der Engineering-Grundlagen von Go, Python, Event Hubs, Kafka-kompatibler Nachrichtenübermittlung, Azure Data Lake Storage, Azure Data Explorer, PostgreSQL, Neo4j, Redis, Databricks, Kubernetes und von Azure verwalteten Compute-Diensten.
  • Muss berechtigt sein, im Wohnsitzland zu arbeiten; für diese Stelle wird kein Visum gesponsert.

Zusatzleistungen

  • Flexible Urlaubstage.
  • Krankheitstage.
  • Alle gesetzlichen Feiertage.
  • Aktienoptionen.
  • Leistungen, die auf das Land zugeschnitten sind, in dem du arbeiten wirst.
  • Bei Bedarf angemessene Vorkehrungen für qualifizierte Menschen mit Behinderungen.

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