Estados Unidos
Retym
Cerebras Systems
Ingeniero Principal de Seguridad de IA
Estados Unidos
Canada · United States
PythonAWSKubernetes
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre el puesto
Cerebras Systems construye el chip de IA más grande del mundo, 56 veces más grande que las GPU. Esta arquitectura permite a Cerebras ofrecer velocidades de entrenamiento e inferencia líderes en la industria; más de 10 veces más rápidas que los servicios de inferencia en la nube a hiperescala basados en GPU.
Este aumento de velocidad de un orden de magnitud está transformando la experiencia del usuario de las aplicaciones de IA, desbloqueando la iteración en tiempo real y aumentando la inteligencia a través de una computación de agente adicional.
Cerebras trabaja con los principales laboratorios de modelos, empresas globales y startups de vanguardia nativas de IA. OpenAI anunció recientemente una asociación de varios años con Cerebras, para desplegar 750 megavatios de escala, transformando cargas de trabajo clave con inferencia de ultra alta velocidad.
Cerebras busca un Ingeniero Principal de Seguridad de IA para liderar la ingeniería de seguridad práctica para TI empresarial, infraestructura, plataformas de IA y sistemas de agente.
En este puesto, diseñará y construirá controles de seguridad para sistemas que soportan entrenamiento, inferencia, servicio de modelos, cargas de trabajo de clientes, automatización interna y desarrollo asistido por IA. Trabajará en plataformas de producto, nube, infraestructura, identidad, tiempo de ejecución, datos y desarrollo para proteger datos sensibles, entornos empresariales y de clientes, modelos, herramientas, agentes y planos de control.
Este es un puesto de ingeniero principal (IC) para alguien que pueda convertir riesgos ambiguos de seguridad de IA y plataformas en arquitectura práctica, controles reutilizables y sistemas listos para producción que los equipos puedan adoptar por defecto.
Qué Significa el Éxito
El éxito en este puesto significa dar forma a cómo Cerebras asegura los sistemas detrás del entrenamiento, la inferencia, el servicio de modelos, las cargas de trabajo de clientes y la automatización de agentes. Convertirá los riesgos emergentes de IA y agentes en arquitectura de seguridad reutilizable, modelos de identidad y autorización más seguros, acceso a herramientas con ámbito, contención en tiempo de ejecución, rutas de entrega de software seguras, validación automatizada de políticas, telemetría de alta señal y controles que los equipos de ingeniería puedan adoptar por defecto.
Responsabilidades
- Definir la arquitectura de seguridad y construir controles para plataformas de IA, flujos de trabajo de entrenamiento e inferencia, sistemas de servicio de modelos, cargas de trabajo de clientes, flujos de trabajo de desarrolladores y sistemas de agente.
- Desarrollar patrones de seguridad reutilizables de IA y agentes para identidad, autorización, autoridad delegada, acceso a herramientas con ámbito, MCP, conectores, secretos, aprobaciones, aislamiento, auditabilidad y.
- Diseñar controles de tiempo de ejecución que restrinjan la ejecución, el acceso, la exposición de datos, la interacción de modelos y herramientas, y el radio de explosión.
- Construir capacidades de seguridad como código utilizando infraestructura como código, configuración como código, política como código, GitOps, CI/CD y validación automatizada.
- Definir patrones de desarrollo seguro para sistemas de IA, agentes, prompts, herramientas, modelos, políticas, evaluaciones, lanzamientos y reversiones.
- Automatizar revisiones de seguridad, comprobaciones de políticas, recopilación de evidencia, validación de controles y remediación.
- Instrumentar la actividad de IA, agentes y plataformas con telemetría, trazabilidad, decisiones de políticas, registros de auditoría, señales de anomalía y flujos de trabajo de respuesta.
- Liderar revisiones de seguridad prácticas e influir en la arquitectura de producto, plataforma, infraestructura y seguridad a través de cambios de diseño prácticos y controles reutilizables.
Habilidades y Cualificaciones
- 10+ años de experiencia en ingeniería de seguridad, seguridad de plataformas, seguridad de infraestructura, seguridad de productos o roles de seguridad técnica relacionados.
- Sólida capacidad de ingeniería práctica en Python y al menos un lenguaje de producción adicional.
- Experiencia en el diseño, construcción, operación y mejora de controles de seguridad como código.
- Sólida experiencia en seguridad en la nube e infraestructura, preferiblemente con AWS, incluyendo IAM, redes, gestión de secretos, registro y planos de control nativos de la nube.
- Profundo conocimiento de los sistemas de identidad y acceso, incluyendo SSO, MFA, OAuth, cuentas de servicio, identidad de carga de trabajo, autorización, acceso privilegiado y mínimo privilegio.
- Experiencia práctica en la protección de entornos de tiempo de ejecución como contenedores, Kubernetes, cargas de trabajo aisladas, entornos de desarrollo seguro, plataformas de computación distribuida o infraestructura de servicios de producción.
- Familiaridad con la seguridad de IA, la seguridad de aplicaciones LLM, los flujos de trabajo de agente, los MCP, la inyección de prompts, los agentes de codificación autónoma o la seguridad de plataformas de IA.
- Capacidad para razonar sobre riesgos intersistémicos que involucran identidad, datos, modelos, herramientas, redes, flujos de trabajo, aprobaciones y automatización.
- Sólidas habilidades de comunicación escrita y la capacidad de influir en partes interesadas técnicas de alto nivel en Seguridad, Producto, TI, Infraestructura e Ingeniería.
Experiencia Relevante
No esperamos que todos los candidatos hayan trabajado en todas estas áreas, pero valoramos la profundidad en varias:
- IA, ML, entrenamiento, inferencia, servicio de modelos o computación a gran escala.
- Agentes de codificación, plataformas de agentes, servidores MCP, plataformas de desarrolladores internas o entornos de desarrollo asistido por IA.
- Identidad de carga de trabajo, intermediarios de secretos, intermediarios de tokens, credenciales de corta duración, acceso privilegiado o arquitecturas de privilegio cero permanente.
- Política como código, servicios de autorización, capas de aplicación de tiempo de ejecución o controles de seguridad.
- Seguridad de entrega de software, incluyendo control de código fuente, CI/CD, sistemas de compilación, artefactos, procedencia, firma y puertas de lanzamiento.
- Flujos de trabajo de detección, investigación y respuesta para la nube, infraestructura, identidad, IA o agentes.
Por qué Unirse a Cerebras
Las personas que se toman en serio el software fabrican su propio hardware. En Cerebras, hemos construido una arquitectura revolucionaria que está abriendo nuevas oportunidades para la industria de la IA. Con docenas de lanzamientos de modelos y un rápido crecimiento, hemos alcanzado un punto de inflexión en nuestro negocio. Los miembros de nuestro equipo nos dicen que hay cinco razones principales por las que se unieron a Cerebras:
- Construir una plataforma de IA revolucionaria más allá de las limitaciones de la GPU.
- Publicar y abrir código de su investigación de IA de vanguardia.
- Trabajar en una de las supercomputadoras de IA más rápidas del mundo.
- Disfrutar de estabilidad laboral con vitalidad de startup.
- Nuestra cultura de trabajo simple y no corporativa que respeta las creencias individuales.
¡Descubra más sobre cómo es trabajar en Cerebras aquí!
Cerebras Systems se compromete a crear un entorno igualitario y diverso y se enorgullece de ser un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Celebramos diferentes orígenes, perspectivas y habilidades. Creemos que los equipos inclusivos construyen mejores productos y empresas. Nos esforzamos cada día por construir un entorno de trabajo que empodere a las personas para hacer su mejor trabajo a través del aprendizaje continuo, el crecimiento y el apoyo de quienes les rodean.
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