Threat Detection and Response Engineering Manager

О позиции

Открытая миссия зависит от ответственного развития и развертывания мощных систем ИИ. Безопасность делает это возможным, защищая наши исследования, людей, продукты и пользователей, обеспечивая при этом прогресс. Мы обороняем чувствительные исследования и интеллектуальную собственность, данные клиентов, а также инфраструктуру за фронтьерным ИИ — от GPU суперкомпьютинга и мультиоблачных сред до дата-центров и перспективных агентских систем. Инженеры по обнаружению угроз создают и запускают детекции и рабочие процессы расследования, превращающие активность противника в эффективный ответ.

Будет плюсом

• Опыт работы с моделями открытого исходного кода и публичными benchmarkами ИИ. Знакомство с платформами облачной безопасности (AWS Security Hub, Azure Sentinel, Google Chronicle). Опыт интеграции SIEM/SOAR решений. Участие в open-source security сообществах. Опыт аудита моделей ИИ на bias и safety issues. Знание frameworks compliance (SOC 2, ISO 27001, NIST CSF).

Условия

• Возможность влиять на безопасность критически важной ИИ-инфраструктуры будущего. Работа с передовыми технологиями машинного обучения и искусственного интеллекта в области кибербезопасности. Лидерская роль в быстро растущей технологической компании мирового уровня. Конкурентоспособный компенсационный пакет с equity. Гибкие возможности удалённой работы и баланс work-life. Доступ к лучшим инструментам и ресурсам для достижения security outcomes.

Навыки

• Threat Detection
• Security Incident Response
• Machine Learning Operations
• Kubernetes Security
• Cloud Security (AWS/Azure/GCP)
• SIEM/SOAR
• Identity and Access Management
• Endpoint Detection and Response (EDR)
• Adversarial Simulation
• Security Analytics
• Incident Command
• Python/Go/Rust
• Docker
• Terraform
• Grafana/Prometheus

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о ситуации, когда вы возглавляли расследование серьёзного инцидента безопасности. Какие этапы вы предпринимали и какие выводы сделали?
2. Как бы вы спроектировали систему детекции, которая использует ИИ-модели для классификации ложноположительных сигналов? Какие метрики успеха вы определите?
3. Опишите случай, когда ваша команда пропустила угрозу. Какую реакцию вы организовали и что изменилось после этого инцидента?
4. Как вы балансируете между скоростью развития ИИ-продуктов и требованиями безопасности? Приведите пример компромисса, который вам пришлось найти.
5. Какие подходы вы применяете для оценки эффективности команды обнаружения угроз помимо количества найденных инцидентов?