Vadošais AI drošības inženieris

Mēs meklējam Vadošo AI drošības inženieri, lai nodrošinātu programmatūras drošību visā izstrādes dzīves ciklā. Šī loma iekļauj drošību dizainā, kodā, būvē un izlaišanā; darbojas ar lietojumprogrammu drošības rīkiem un caurplūdēm; sadarbojas ar inženieriem, lai veicinātu novēršanu; un pielieto AI, lai paātrinātu AppSec darbu un nodrošinātu AI un LLM jaudīgas lietojumprogrammas.

_Šī pozīcija piedāvā hibrīda iestatījumu ar elastību strādāt no jebkuras vietas Latvijā, vai tā būtu jūsu māja vai mūsu birojs Rīgā._

• Iekļaut drošību visā programmatūras izstrādes dzīves ciklā un veicināt "shift-left" un "secure-by-design" praksi inženieru komandās

• Veikt un atvieglot draudu modelēšanu, arhitektūras drošības pārskatus un dizaina pārskatus lietojumprogrammām, pakalpojumiem un API

• Veikt drošu koda pārskatus (rokas un AI atbalstīti) un sniegt ieteikumus izstrādātājiem par drošiem kodēšanas modeļiem un novēršanu

• Ieviest, konfigurēt, noregulēt un darbināt lietojumprogrammu drošības rīkus, tostarp SAST, DAST, IAST, SCA, slepeno datu skenēšanu un IaC skenēšanu, integrējot tos CI/CD caurplūdēs

• Klasificēt, validēt, prioritizēt un samazināt viltus pozitīvus drošības atklājumos, un sadarboties ar izstrādes komandām, lai izsekotu problēmām līdz novēršanai

• Definēt, ieviest un uzturēt drošības vārtus un politikas CI/CD caurplūdēs, kas līdzsvaro risku samazināšanu ar izstrādātāju ātrumu

• Nodrošināt programmatūras piegādes ķēdi, tostarp atkarību un atvērtā koda risku pārvaldību, SBOM ģenerēšanu, artefaktu integritāti un parakstīšanu, kā arī būvniecības caurplūdes nostiprināšanu

• Atbalstīt un koordinēt lietojumprogrammu iekļūšanas testēšanu un validēt labojumus identificētām ievainojamībām

• Veicināt slepeno datu pārvaldību, drošu konfigurāciju, API drošību, konteineru un attēlu drošību, kā arī mikroservisu drošības praksi

• Izveidot un vadīt drošības čempionu programmu, kā arī izstrādāt un sniegt drošā kodēšanas apmācību, vadlīnijas un atkārtoti lietojamus drošības modeļus izstrādātājiem

• Definēt un uzturēt lietojumprogrammu drošības standartus, bāzes līmeņus un politiku kā kodu, un piedalīties ievainojamību pārvaldībā un riska pieņemšanas procesos

• Izveidot, izvietot un uzturēt AI atbalstītas automatizācijas un aģentu darba plūsmas, kas samazina manuālo darbu ikdienas lietojumprogrammu drošības aktivitātēs, piemēram: ievainojamību klasifikācija, dublēšanās, prioritizācija un viltus pozitīvu samazināšana; automatizēta un atbalstīta koda pārskatīšana ar konkrētiem labojumu norādījumiem un piemēru labojumiem; draudu modelēšanas atbalsts un ļaunprātīgu gadījumu un uzbrukuma ceļu ģenerēšana; atklājumu bagātināšana, sakņu cēloņu analīze un labojumu PR sagatavošana; atbilstības pierādījumu vākšana; drošā kodēšanas dokumentācija, vaicājumi un darbību automatizācija

• Izveidot un integrēt AI aģentus un LLM atbalstītas automatizācijas SDLC un CI/CD caurplūdēs, savienojot modeļus ar skeneriem, koda mitinātājiem, biļetēm un drošības rīkiem, izmantojot funkciju izsaukumus, REST un webhooks

• Izstrādāt, testēt un uzturēt atkārtoti lietojamus aicinājumus, strukturētus aicinājumu modeļus un aicinājumu veidnes atkārtotiem AppSec uzdevumiem, un noregulēt tos precizitātei, signāla kvalitātei un drošai uzvedībai

• Ieviest atgūšanu pār koda bāzēm, drošības standartiem un labojumu norādījumiem (piemēram, RAG), lai AI asistenti atbildētu no pašreizējā, autoritatīvā iekšējā konteksta, nevis no minējumiem

• Izveidot novērtēšanas, validācijas un cilvēka iejaukšanās punktus AI atbalstītās AppSec darba plūsmās, tostarp rezultātu pārbaude, drošības ierobežojumi un apstiprināšanas vārti pirms atklājumiem, labojumiem vai caurplūdes lēmumiem

• Ieviest drošības un privātuma kontroles AppSec AI izmantošanai, tostarp minimālas piekļuves tiesības aģentiem, avota koda un slepeno datu apstrādei, aicinājumu injekcijas pretestībai un AI virzītu darbību auditējamībai

• Izstrādāt, ieviest un darbināt drošības kontroles AI un LLM jaudīgām lietojumprogrammu funkcijām, tostarp ievades un izvades validācijai, aicinājumu injekcijas un jailbreak aizsardzībai, rīku un funkciju izsaukumu autorizācijai, ātruma ierobežošanai un modeļa un datu piekļuves pārvaldībai, saskaņojot ar OWASP Top 10 LLM lietojumprogrammām

• Definēt un ieviest drošības ierobežojumus drošai AI pieņemšanai produktu inženierijā, aptverot aicinājumu drošību, modeļa un rīku piekļuves kontroli, izvades apstrādi, datu aizsardzību, auditējamību un cilvēka iejaukšanās procesus, un sniegt ieteikumus izstrādes komandām par AI funkciju drošu izstrādi

• Bakalaura grāds datorzinātnēs, informācijas drošībā, inženierijā vai līdzvērtīga praktiskā pieredze

• Praktiska pieredze lietojumprogrammu drošībā visā programmatūras izstrādes dzīves ciklā

• Spēcīga izpratne par izplatītākajām lietojumprogrammu ievainojamību klasēm un to novēršanu, tostarp OWASP Top 10, un par drošas kodēšanas principiem

• Praktiska pieredze ar lietojumprogrammu drošības rīkiem, piemēram, SAST, DAST, SCA un slepeno datu skenēšanu, un to integrēšana CI/CD

• Darba zināšanas vismaz vienā programmēšanas valodā (piemēram, Python, Java, C#, JavaScript/TypeScript vai Go), kas ir pietiekamas, lai lasītu kodu un novērtētu ievainojamības

• Pieredze ar draudu modelēšanu un drošu dizaina pārskatu metodoloģijām

• Izpratne par DevOps/DevSecOps praksēm, CI/CD caurplūdēm un drošas dizaina principiem

• Iepazīšanās ar mākoņu lietojumprogrammu drošības koncepcijām vismaz vienā lielā mākoņu platformā, piemēram, Azure, AWS vai GCP

• Pieredze dalībā vismaz vairākos ražošanas projektos vai inženieru komandās

• Spēja cieši sadarboties ar izstrādātājiem, arhitektiem, QA inženieriem, DevOps, produktu un drošības komandām, un ietekmēt bez koda bāzes īpašumtiesībām

• Spēja sekot, uzturēt un uzlabot definētās drošības procesus

• Praktiska izpratne par AI atbalstītu produktivitāti un automatizāciju, kas pārsniedz pamata čatbota izmantošanu, tostarp vismaz dažus no šiem: AI aģentu izveide vai konfigurācija; AI izmantošana, lai automatizētu atkārtotus drošības vai inženierijas uzdevumus; LLM integrēšana ar rīkiem, API, dokumentiem vai darba plūsmām; aicinājumu inženierija un strukturēta aicinājumu veidošana; AI atbalstītu rokasgrāmatu, skriptu, vaicājumu vai dokumentācijas izveide; AI rīku droša izmantošana, apzinoties sensitīvu datu apstrādi un piekļuves kontroli

• Labas komunikācijas prasmes un spēja izskaidrot drošības riskus, tehniskos lēmumus un novēršanas plānus gan tehniskajiem, gan netehniskajiem ieinteresētajiem

Jauki, ja ir

• Pieredze ar lietojumprogrammu drošības platformām un rīkiem, piemēram, Snyk, Checkmarx, Veracode, SonarQube, Semgrep, GitHub Advanced Security, Burp Suite, OWASP ZAP vai līdzīgi

• Pieredze ar programmatūras piegādes ķēdes drošību, tostarp SBOM, SLSA, Sigstore un atkarību un artefaktu integritātes kontroles

• Pieredze ar infrastruktūru kā kodu un politiku kā kodu drošības rīkiem, piemēram, Terraform, Bicep, ARM veidnēm, OPA, Checkov vai Trivy

• Pieredze ar konteineru un Kubernetes drošību, tostarp attēlu skenēšanu, reģistriem, izpildes aizsardzību un tīkla politikām

• Pieredze ar API drošību, slepeno datu pārvaldību (piemēram, HashiCorp Vault, Azure Key Vault) un mikroservisu drošības modeļiem

• Izpratne par vismaz vienu atbilstības vai drošības ietvaru, piemēram, ISO 27001, NIST, CIS standarti, PCI DSS, HIPAA, SOC 2 vai SOX

• Pieredze ar drošības atklājumu integrēšanu SIEM/SOAR, biļešu un ievainojamību pārvaldības darba plūsmās

• Pieredze ar AI/LLM platformām vai ietvariem, piemēram, Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Amazon Bedrock, Microsoft Copilot Studio, LangChain vai AutoGen

• Izpratne par AI un LLM lietojumprogrammu drošības riskiem, tostarp aicinājumu injekcijai, nedrošai izvades apstrādei, datu noplūdei, pārmērīgai aģentūrai, nedrošai rīku izmantošanai, modeļa pārvaldībai un AI piegādes ķēdes riskiem (piemēram, apzināšanās par OWASP Top 10 LLM lietojumprogrammām)

• Drošības sertifikāti, piemēram: CSSLP: Sertificēts drošas programmatūras dzīves cikla profesionālis; GWAPT / GWEB: GIAC tīmekļa lietojumprogrammu iekļūšanas testētājs / tīmekļa lietojumprogrammu aizsargs; OSCP / OSWE: Ofensīvās drošības sertifikāti; CISSP, CISM, CSSLP, CCSP vai līdzīgi; AI saistītie sertifikāti ir plus, piemēram: AI-900: Microsoft Azure AI pamati; AI-102: Azure AI inženiera asociētais

• Inženieru mantojums: Labākie eksperti, kas dalās inženierijas izcilības kultūrā un risina sarežģītas inženierijas problēmas jau vairāk nekā 30 gadus.

• Modernā tehnoloģiju kaudze: Inovatīvi projekti, kur jūs varat pielietot vai uzlabot savu ekspertīzi mākoņos, datos, AI un citās jaunajās tehnoloģijās.

• Pasaules klases klienti: Strādājiet cieši ar vairāk nekā 340 Forbes Global 2000 uzņēmumiem, radot traucējošus risinājumus, kas rada globālu ietekmi.

• Profesionālā izaugsme: Izcils atbalsts karjeras attīstībai ar visaptverošiem resursiem prasmju uzlabošanai vai pārkvalifikācijai inovatīvās praksēs.

• GenAI kopiena: Spēcīgas AI kompetences ar vairāk nekā 600 ekspertiem 55+ vietās, kas vada GenAI iespēju transformācijas ceļojumus.

• Uzņēmējdarbības kultūra: Ja jūs esat kaislīgs un apņēmīgs uzlabot biznesa transformāciju, mēs nodrošinām atbalstu, kas nepieciešams, lai īstenotu jūsu idejas.

• Hibrīda iestatījums: Elastība strādāt no jebkuras vietas Latvijā, vai tā būtu jūsu māja vai mūsu birojs Rīgā.

• Citi labumi: Papildu brīvdienas un uzticības dienas, privātā veselības apdrošināšana, darbinieku akciju iegādes plāns un citi.