Upwind Security desarrolla software de seguridad en la nube para organizaciones que operan con infraestructuras multinube. Su plataforma integra la gestión de la postura de seguridad en la nube, la gestión de vulnerabilidades en tiempo de ejecución, la seguridad de las API y otras capacidades relacionadas para ayudar a los equipos de DevOps y Seguridad a detectar amenazas en tiempo real, priorizar vulnerabilidades y gestionar de forma más eficiente los riesgos de la infraestructura y las aplicaciones.
Ingeniero de IA, agentes LLM
Desarrolla e implementa agentes LLM para la plataforma de seguridad en la nube de Upwind Security. Investiga, evalúa y crea flujos de trabajo autónomos para investigar y remediar amenazas en tiempo de ejecución.
Descripción
- Desarrolla agentes LLM para investigar, clasificar y remediar amenazas de seguridad en la nube.
- Lleva el trabajo de IA desde la investigación hasta producción: crea prototipos de modelos, técnicas y diseños de agentes, y pone en producción las soluciones que dan buenos resultados.
- Entrena, ajusta y evalúa modelos de seguridad con eventos de tiempo de ejecución, registros en la nube, datos de identidad y actividad de red.
- Desarrolla la plataforma interna de IA, incluidos sus servicios, procesos, evaluaciones y capacidades de observabilidad.
- Colabora con investigadores de seguridad, producto e ingeniería para convertir la investigación en flujos de trabajo autónomos listos para producción.
Requisitos
- Al menos 3 años creando sistemas de IA/ML para producción, incluidos agentes LLM con marcos modernos de IA y agentes.
- Sólidas competencias de ingeniería backend y dominio de Python.
- Experiencia en el entrenamiento o ajuste de modelos de aprendizaje automático y LLM.
- Buen conocimiento de la fiabilidad de los sistemas de IA, incluida la ingeniería de prompts y contexto, los procesos de evaluación, el uso de LLM como juez, las pruebas de regresión y la supervisión en producción.
- Habilidades demostrables de investigación en IA: seguimiento de publicaciones relevantes, definición de problemas abiertos, diseño de experimentos rigurosos y comparación de técnicas con los métodos actuales.
- Capacidad para asumir responsabilidades, trabajar de forma autónoma y en colaboración en un entorno dinámico, y conectar la investigación con la ingeniería de producto.
- Grado o máster en Informática, Ciencia de Datos o una disciplina relacionada.
- Se valora: experiencia en ciberseguridad, por ejemplo, seguridad en la nube, detección de amenazas o respuesta a incidentes.
- Se valora: experiencia práctica con AWS, Google Cloud Platform o Azure, y Kubernetes.
- Se valora: publicaciones de investigación, contribuciones de código abierto u otros trabajos que demuestren experiencia en IA.