Deutschland
Siemens
Inceptive
Sichere Dateninfrastruktur für KI
Deutschland
Berlin, Germany
PythonAWSGCPKubernetesC++RustGoTerraform
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Über die Stelle
Bei Inceptive treiben Sie Entwicklungen voran, die Milliarden von Menschen helfen könnten.
Um dies zu erreichen, werden Sie Teil eines kollaborativen, antedisziplinären journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.0010006 Teams, das unsere biologische Software entwickelt.
Unsere KI-Modelle sind auf umfangreiche, qualitativ hochwertige biologische Datensätze angewiesen. Die Integrität, Sicherheit und Zuverlässigkeit dieser Datensätze sowie der Infrastruktur, die sie unterstützt, sind für alles, was wir tun, von entscheidender Bedeutung.
Während wir skalieren, suchen wir jemanden, der die Systeme konzipieren und verantworten kann, die unsere Daten und die Daten unserer Kunden sicher, gut verwaltet und für unsere machine learning-Pipelines optimal zugänglich halten.
Dies ist eine leitende, praxisorientierte Rolle: Sie werden entwerfen und bauen, nicht nur beraten.
Sie arbeiten eng mit unseren ML-Forschern, Dateningenieuren und Computerbiologen zusammen, um Datenflüsse von Anfang bis Ende zu verstehen.
Dies umfasst Datenerfassung, Training, Inferenz, Analyse, Protokollierung, Ergebnisausgabe und Modellbereitstellung.
Ihre Arbeit trägt dazu bei, unsere Infrastruktur in jeder Phase zu sichern. Sie schützt zudem unsere sensibelsten Assets, einschließlich Modellkonfigurationen und -gewichte, Trainingsdaten und experimenteller Ergebnisse, vor externen Angreifern und internen Bedrohungen.
IHRE MISSION, SOLLTEN SIE DIESE ANNEHMEN
- Verkörpern Sie unsere Vision einer antedisziplinären Umgebung und seien Sie offen dafür, Bereiche außerhalb Ihres traditionellen Fachgebiets kennenzulernen.
- Konzipieren, implementieren und verantworten Sie eine sichere Dateninfrastruktur, die unsere KI-Modelltrainings- und Bereitstellungspipelines unterstützt – von der Rohdatenerfassung bis zur Speicherung und dem Zugriff auf Modellgewichte.
- Bauen und betreiben Sie grundlegende Sicherheitsdienste: Authentifizierungssysteme, Access Broker, Secrets Management, Plattformen für Schlüsselverwaltung sowie Egress-/Ingress-Kontrollen in unserer Multi-Cloud-Umgebung.
- Entwerfen und setzen Sie Data-Governance-Frameworks durch, wie z. B. RBAC/ABAC-Richtlinien, Audit-Logging, Verschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung, Workload-Identität sowie Datenlebenszyklusmanagement.
- Integrieren Sie Sicherheit direkt in unsere MLOps-Pipeline: CI/CD-Sicherheitskontrollen, Container- und Kubernetes-Sicherheit, Namespace-Isolierung und Pod-Sicherheitsstandards.
- Führen Sie Bedrohungsmodellierungen und sichere Design-Reviews für bestehende und neue Systeme durch und identifizieren Sie proaktiv Angriffsflächen über den gesamten KI-Tech-Stack hinweg.
- Identifizieren, priorisieren und steuern Sie die Behebung von Schwachstellen in unseren Datensystemen, Cloud-Umgebungen und ML-Tools, einschließlich KI-spezifischer Risiken wie Data Poisoning, Modellextraktion und unbefugtem Zugriff auf Modellgewichte.
- Bauen Sie Erkennungs- und Alarmierungspipelines für anomale Datenzugriffsmuster und potenzielle Exfiltrationsereignisse auf.
- Etablieren Sie Best Practices für Sicherheit und schulen Sie Teammitglieder in sicherem Coding, Infrastrukturmustern und sicherem Umgang mit Daten für KI-Systeme.
- Arbeiten Sie mit ML- und Biologie-Teams zusammen, um sicherzustellen, dass die Praktiken der Datenverarbeitung den höchsten Standards für sensible Forschungsdaten entsprechen.
QUALIFIKATIONEN UND ANFORDERUNGEN
- 7+ Jahre praktische Erfahrung in Data Engineering, Infrastruktursicherheit oder Softwaresicherheit, idealerweise in beiden Disziplinen.
- Starke System- und Software-Engineering-Fähigkeiten mit produktionsreifem Code in Python, Bash und mindestens einer Systemprogrammiersprache (Go, Rust oder C++).
- Fundierte Erfahrung in der Absicherung von GCP-Cloud-Umgebungen, einschließlich IAM, VPC-Design, Secrets Management, Workload-Authentifizierung und Cloud Security Posture Management.
- Nachweisbare Erfolge bei der Konzeption und Implementierung von Identitäts- und Zugriffsmanagementsystemen, einschließlich der Ausstellung von Anmeldeinformationen, Rotation und der Durchsetzung des Least-Privilege-Prinzips in großem Maßstab.
- Praktische Erfahrung mit Kubernetes-Sicherheit: RBAC-Richtlinien, Namespace-Isolierung, Workload-Identität, Pod-Sicherheit.
- Verfügbarkeit für die Zusammenarbeit mit Teammitgliedern in den USA und Europa, mit Meetings, die um 08:00 Uhr PT beginnen und um 19:00 Uhr CET enden.
- Bereitschaft, mehrmals im Jahr zu Firmen-Retreats und geschäftlichen Veranstaltungen zu reisen.
- Wir schätzen die Vorteile der persönlichen Zusammenarbeit und erwarten, dass Kandidaten primär von unseren Büros in Palo Alto oder Berlin aus arbeiten.
BEVORZUGTE TECHNISCHE FÄHIGKEITEN
- Zertifizierungen (sehr wünschenswert): CISSP, OSCP oder GWAPT für grundlegende Sicherheitsnachweise sowie KI-fokussierte Zertifizierungen wie GAISC, Offensive ML (OffSec) oder KI-Sicherheitspfade der Cloud-Anbieter (AWS/GCP).
- Promotion oder ein fortgeschrittener Abschluss in Informatik, Elektrotechnik oder einem verwandten Bereich oder gleichwertige praktische Erfahrung.
- Vertrautheit mit KI/ML-spezifischen Sicherheitsrisiken: Data Poisoning, Modellextraktion, Prompt Injection, unbefugter Zugriff auf Modellgewichte und gegnerische Angriffe auf Trainingspipelines sowie praktische Gegenmaßnahmen für jedes dieser Risiken.
- Erfahrung in der Absicherung von ML-Infrastruktur, einschließlich Modell-Registries, Zugriff auf Trainingscluster, Datensatz-Versionierung, Experiment-Tracking-Systemen und GPU-Rechenumgebungen.
- Kenntnisse in Terraform Infrastructure-as-Code und GitOps-Sicherheitspraktiken, einschließlich automatisierter Erkennung und Behebung von Fehlkonfigurationen.
- Erfahrung mit Compliance-Frameworks, die für sensible Forschungsdaten relevant sind (SOC 2, HIPAA, GDPR), und deren Umsetzung in konkrete technische Kontrollen.
- Hintergrund in offensiven Sicherheitstechniken, einschließlich Bedrohungsmodellierung, Penetrationstests, Schwachstellenforschung oder Red-Team-Übungen. Kurz gesagt: die Fähigkeit, wie ein Angreifer zu denken.
- Erfahrung im Aufbau von Erkennungspipelines für interne Bedrohungen, Datenexfiltration und anomale Zugriffsmuster.
- Kenntnisse kryptografischer Protokolle und deren praktische Anwendung in verteilten Systemen (Schlüsselverwaltung, TLS, Secure Enclaves).
- Vorerfahrung in einem schnelllebigen Startup- oder Forschungsumfeld, in dem Sicherheit mit schnellem Wachstum skalieren muss.
VERGÜTUNG
$200K – $275K + Bonus + Anteile
Was wir bieten
- Ein wettbewerbsfähiges Vergütungspaket
- 30 Tage bezahlter Urlaub pro Jahr
- Umfassende Krankenversicherung für in den USA ansässige Mitarbeiter
- 401K mit Arbeitgeberzuschuss für in den USA ansässige Mitarbeiter und Direktversicherung für deutsche Mitarbeiter
- Vierteljährliche unternehmensweite Retreats
- Monatliche Wellness-Leistung
- Budget für mehrere Besuche pro Jahr in unseren Büros in Berlin, Palo Alto oder der Schweiz
- Budget für Aus- und Weiterbildung, um Konferenzen zu besuchen, Kurse zu belegen oder anderweitig in Ihre berufliche Entwicklung zu investieren
- Ein Buddy, der Ihnen bei der Eingewöhnung hilft
*Variiert je nach Land und gilt nicht für Praktika
Es ist die Richtlinie von Inceptive, Chancengleichheit ohne Diskriminierung oder Belästigung aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, Alter, Behinderung, Familienstand, Staatsbürgerschaft, nationaler Herkunft, genetischen Informationen oder anderen gesetzlich geschützten Merkmalen zu gewährleisten. Inceptive untersagt jegliche derartige Diskriminierung oder Belästigung.
Inceptive setzt sich zudem dafür ein, Menschen mit Behinderungen willkommen zu heißen und Unterstützungsmaßnahmen anzubieten. Bitte lassen Sie uns wissen, falls Sie während Ihres Bewerbungsprozesses barrierefreie Anpassungen benötigen.
Bei Inceptive entwickeln wir Werkzeuge zur Erstellung immer leistungsfähigerer biologischer Software für das rationale Design neuartiger, breit zugänglicher Medikamente und Biotechnologien, die bisher außer Reichweite lagen. Unser Team vereint umfassende Expertise in Molekularbiologie, machine learning und Software-Engineering. Wir alle arbeiten daran, antedisziplinär zu werden, was bedeutet, dass wir das Wissen in unserem Fachgebiet vertiefen und gleichzeitig unser Wissen über völlig neue Bereiche erweitern.
Wir gehen unsere Ziele mit der Einstellung eines Anfängers an, demütig und mit frischem Blick, und streben danach, Pioniere einer neuen Disziplin zu werden, die ebenso in der Biologie wie in deep learning verwurzelt ist. Deren Wirkung wird gemeinsam mit Querdenkern aus Wirtschaft und Unternehmertum realisiert, wobei wir uns über etablierte Kategorisierungen hinwegsetzen.
Wir bauen eine Unternehmenskultur auf, die auf Wachstum, Lernen und Entdeckung ausgerichtet ist. Wir glauben an Bescheidenheit und Offenheit in unserem Umgang miteinander sowie bei Problemen, für die wir noch keine Lösungen haben.
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