Upwind Securityは、マルチクラウドインフラストラクチャを運用する組織向けに、クラウドセキュリティソフトウェアを開発しています。同社のプラットフォームは、クラウドセキュリティポスチャ管理、ランタイム脆弱性管理、APIセキュリティなどの機能を統合し、DevOpsチームとセキュリティチームが脅威をリアルタイムで検知し、脆弱性の優先順位を付け、インフラストラクチャとアプリケーションのリスクをより効率的に管理できるよう支援します。
AIエンジニア、LLMエージェント
Upwind Securityのクラウドセキュリティプラットフォーム向けに、LLMエージェントを開発・展開します。 ランタイム脅威の調査と修復を担う自律型ワークフローを研究・評価・構築します。
仕事内容
- クラウドセキュリティの脅威を調査、トリアージ、修復するLLMエージェントを開発します。
- モデル、手法、エージェント設計のプロトタイプ作成から有効なソリューションの提供まで、AIの取り組みを研究から本番環境へと進めます。
- ランタイムイベント、クラウドログ、IDデータ、ネットワークアクティビティを用いて、セキュリティモデルの学習、ファインチューニング、評価を行います。
- サービス、パイプライン、評価、可観測性を含む社内AIプラットフォームを開発します。
- セキュリティ研究者、プロダクト、エンジニアリング各チームと連携し、研究成果を本番運用可能な自律型ワークフローにします。
応募要件
- 本番環境向けAI/MLシステムの構築経験が3年以上あり、最新のAIおよびエージェントフレームワークを使ったLLMエージェントの構築経験を含むこと。
- バックエンドエンジニアリングの高いスキルと、Pythonの習熟度。
- 機械学習モデルおよびLLMの学習またはファインチューニングの経験。
- プロンプトおよびコンテキストエンジニアリング、評価パイプライン、LLM-as-judge、回帰テスト、本番監視を含むAIシステムの信頼性に関する深い理解。
- AI研究の実績：関連文献を追い、未解決課題を定義し、厳密な実験を設計して、手法を現行技術と比較評価できること。
- 主体的に責任を担い、変化の速い環境で自立して協力しながら働き、研究とプロダクトエンジニアリングを結び付けられること。
- コンピューターサイエンス、データサイエンス、または関連分野の学士号または修士号。
- 歓迎条件：クラウドセキュリティ、脅威検知、インシデント対応などのサイバーセキュリティ経験。
- 歓迎条件：AWS、Google Cloud Platform、Azure、およびKubernetesの実務経験。
- 歓迎条件：研究論文の発表、オープンソースへの貢献、その他AIの専門性を示す実績。
