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Cerebras Systems
Principal AI Security Engineer
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Canada · United States
PythonAWSKubernetes
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Über die Rolle
Cerebras Systems baut den größten KI-Chip der Welt, 56-mal größer als GPUs. Diese Architektur ermöglicht es Cerebras, branchenführende Trainings- und Inferenzgeschwindigkeiten zu liefern; über 10-mal schneller als GPU-basierte Hyperscale-Cloud-Inferenzdienste.
Diese Größenordnung an Geschwindigkeitssteigerung verändert die Benutzererfahrung von KI-Anwendungen, ermöglicht Echtzeit-Iterationen und erhöht die Intelligenz durch zusätzliche agentische Berechnungen.
Cerebras arbeitet mit führenden Model-Labs, globalen Unternehmen und innovativen KI-nativen Start-ups zusammen. OpenAI kündigte kürzlich eine mehrjährige Partnerschaft mit Cerebras an, um 750 Megawatt Leistung bereitzustellen und wichtige Workloads mit ultraschneller Inferenz zu transformieren.
Cerebras sucht einen Principal AI Security Engineer, der die Sicherheitstechnik für Unternehmens-IT, Infrastruktur, KI-Plattformen und agentische Systeme federführend gestaltet.
In dieser Rolle entwerfen und implementieren Sie Sicherheitskontrollen für Systeme, die Training, Inferenz, Model Serving, Kunden-Workloads, interne Automatisierung und KI-gestützte Entwicklung unterstützen. Sie arbeiten produktübergreifend mit Cloud-, Infrastruktur-, Identitäts-, Runtime-, Daten- und Entwicklerplattformen zusammen, um sensible Daten, Unternehmens- und Kundenumgebungen, Modelle, Tools, Agenten und Control Planes zu schützen.
Dies ist eine Principal IC-Rolle für jemanden, der mehrdeutige KI- und Plattform-Sicherheitsrisiken in praktische Architekturen, wiederverwendbare Kontrollen und produktionsreife Systeme umwandeln kann, die Teams standardmäßig übernehmen können.
Was Erfolg ausmacht
Erfolg in dieser Rolle bedeutet, die Art und Weise zu gestalten, wie Cerebras die Systeme hinter KI-Training, Inferenz, Model Serving, Kunden-Workloads und agentischer Automatisierung absichert. Sie werden aufkommende KI- und Agentenrisiken in wiederverwendbare Sicherheitsarchitekturen, sicherere Identitäts- und Autorisierungsmodelle, eingeschränkten Tool-Zugriff, Laufzeit-Containment, sichere Software-Lieferwege, automatisierte Richtlinienvalidierung, hochsignalige Telemetrie und Kontrollen umwandeln, die Engineering-Teams standardmäßig übernehmen können.
Aufgaben
- Definieren der Sicherheitsarchitektur und Erstellen von Kontrollen für KI-Plattformen, Trainings- und Inferenz-Workflows, Model-Serving-Systeme, Kunden-Workloads, Entwickler-Workflows und agentische Systeme
- Entwickeln wiederverwendbarer KI- und Agenten-Sicherheitsmuster für Identität, Autorisierung, delegierte Berechtigungen, Zugriff auf Tools mit eingeschränktem Umfang, MCPs, Konnektoren, Geheimnisse, Genehmigungen, Isolierung, Auditierbarkeit und
- Entwerfen von Laufzeitkontrollen, die Ausführung, Zugriff, Datenexposition, Interaktion mit Modellen und Tools sowie den möglichen Schaden einschränken.
- Erstellen von Sicherheitsfunktionen als Code unter Verwendung von Infrastructure as Code, Configuration as Code, Policy as Code, GitOps, CI/CD und automatisierter Validierung.
- Definieren sicherer Entwicklungsmuster für KI-Systeme, Agenten, Prompts, Tools, Modelle, Richtlinien, Auswertungen, Releases und Rollbacks.
- Automatisieren von Sicherheitsüberprüfungen, Richtlinienprüfungen, Sammlung von Nachweisen, Validierung von Kontrollen und Behebung von Problemen
- Instrumentieren von KI-, Agenten- und Plattformaktivitäten mit Telemetrie, Nachverfolgbarkeit, Richtlinienentscheidungen, Audit-Logs, Anomaliesignalen und Reaktions-Workflows.
- Leiten von praktischen Sicherheitsüberprüfungen und Beeinflussen der Produkt-, Plattform-, Infrastruktur- und Sicherheitsarchitektur durch praktische Designänderungen und wiederverwendbare Kontrollen.
Kenntnisse und Qualifikationen
- 10+ Jahre Erfahrung in Security Engineering, Plattform-Sicherheit, Infrastruktur-Sicherheit, Produktsicherheit oder verwandten technischen Sicherheitsrollen.
- Starke praktische Ingenieursfähigkeiten in Python und mindestens einer weiteren Produktionsumgebung
- Erfahrung im Entwurf, Aufbau, Betrieb und der Verbesserung von Sicherheitskontrollen als Code
- Umfangreiche Erfahrung in Cloud- und Infrastruktursicherheit, vorzugsweise mit AWS, einschließlich IAM, Netzwerken, Geheimnisverwaltung, Protokollierung und Cloud-nativen Control Planes.
- Tiefes Verständnis von Identitäts- und Zugriffssystemen, einschließlich SSO, MFA, OAuth, Service-Konten, Workload-Identität, Autorisierung, privilegiertem Zugriff und dem Prinzip der geringsten Rechte (Least Privilege).
- Praktische Erfahrung in der Absicherung von Laufzeitumgebungen wie Containern, Kubernetes, isolierten Workloads, sicheren Entwicklungsumgebungen, verteilten Computing-Plattformen oder Produktions-Service-Infrastrukturen.
- Vertrautheit mit KI-Sicherheit, LLM-Anwendungssicherheit, agentischen Workflows, MCPs, Prompt Injection, autonomen Coding-Agenten oder KI-Plattform-Sicherheit.
- Fähigkeit, systemübergreifende Risiken in Bezug auf Identität, Daten, Modelle, Tools, Netzwerke, Workflows, Genehmigungen und Automatisierung zu bewerten.
- Starke schriftliche Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, technische Stakeholder auf Senior-Level in den Bereichen Sicherheit, Produkt, IT, Infrastruktur und Engineering zu beeinflussen.
Relevante Erfahrung
Wir erwarten nicht, dass jeder Kandidat in all diesen Bereichen gearbeitet hat, aber wir schätzen Tiefe in mehreren:
- KI, ML, Training, Inferenz, Model Serving oder Large-Scale Computing
- Coding Agents, Agentenplattformen, MCP-Server, interne Entwicklerplattformen oder KI-gestützte Entwicklungsumgebungen.
- Workload Identity, Secrets Broker, Token Broker, kurzlebige Anmeldeinformationen, privilegierter Zugriff oder Architekturen mit Null-Standing-Privilege.
- Policy-as-Code, Autorisierungsdienste, Laufzeit-Durchsetzungs-Layer oder Sicherheitskontrollen
- Sicherheit der Softwareauslieferung, einschließlich Quellcodeverwaltung, CI/CD, Build-Systeme, Artefakte, Herkunftsnachweis, Signierung und Release-Gates.
- Erkennung, Untersuchung und Reaktion auf Workflows für Cloud, Infrastruktur, Identität, KI oder Agenten
Warum zu Cerebras wechseln?
Leute, die es mit Software ernst meinen, machen ihre eigene Hardware. Bei Cerebras haben wir eine bahnbrechende Architektur entwickelt, die neue Möglichkeiten für die KI-Branche eröffnet. Mit Dutzenden von Modellveröffentlichungen und schnellem Wachstum haben wir einen Wendepunkt in unserem Geschäft erreicht. Mitglieder unseres Teams sagen uns, dass es fünf Hauptgründe gibt, warum sie zu Cerebras gewechselt sind:
- Eine bahnbrechende KI-Plattform jenseits der Einschränkungen von GPUs aufbauen.
- Ihre Spitzenforschung im Bereich KI veröffentlichen und Open Source machen.
- An einem der schnellsten KI-Supercomputer der Welt arbeiten.
- Jobstabilität mit Startup-Vitalität genießen.
- Unsere einfache, nicht-korporative Arbeitskultur, die individuelle Überzeugungen respektiert.
Erfahren Sie hier mehr darüber, wie es ist, bei Cerebras zu arbeiten!
Cerebras Systems verpflichtet sich, ein gleichberechtigtes und vielfältiges Umfeld zu schaffen und ist stolz darauf, ein Arbeitgeber zu sein, der Chancengleichheit bietet. Wir feiern unterschiedliche Hintergründe, Perspektiven und Fähigkeiten. Wir glauben, dass inklusive Teams bessere Produkte und Unternehmen aufbauen. Wir bemühen uns jeden Tag, ein Arbeitsumfeld zu schaffen, das Menschen durch kontinuierliches Lernen, Wachstum und Unterstützung ihrer Mitmenschen befähigt, ihr Bestes zu geben.
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