Alemania
Siemens
Inceptive
Infraestructura de datos segura para IA
Alemania
Berlin, Germany
PythonAWSGCPKubernetesC++RustGoTerraform
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
En Inceptive, impulsarás el desarrollo que podría ayudar a miles de millones de personas.
Para lograrlo, formarás parte de un equipo colaborativo y antidisciplinar journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.0010006 que construye nuestro software biológico.
Nuestros modelos de IA dependen de conjuntos de datos biológicos ricos y de alta calidad. La integridad, seguridad y fiabilidad de esos conjuntos de datos y de la infraestructura que los soporta son críticas para todo lo que hacemos.
A medida que escalamos, necesitamos a alguien que pueda diseñar y ser responsable de los sistemas que mantienen nuestros datos y los datos de nuestros clientes seguros, bien gobernados y de acceso óptimo para nuestros pipelines de machine learning.
Este es un puesto senior y práctico: diseñarás y construirás, no solo asesorarás.
Trabajarás en estrecha colaboración con nuestros investigadores de ML, ingenieros de datos y biólogos computacionales para comprender los flujos de datos de principio a fin.
Esto incluye la ingesta de datos, el entrenamiento, la inferencia, el análisis, el registro, la salida de resultados y el servicio de modelos.
Tu trabajo ayudará a asegurar nuestra infraestructura en cada etapa. También protegerá nuestros activos más sensibles, incluyendo configuraciones y pesos de modelos, datos de entrenamiento y resultados experimentales, de adversarios externos y amenazas internas.
TU MISIÓN, SI DECIDES ACEPTARLA
- Encarnar nuestra visión de un entorno antidisciplinar y abrazar el aprendizaje sobre áreas fuera de tu área tradicional de experiencia.
- Diseñar, implementar y ser responsable de la infraestructura de datos segura que soporta nuestros pipelines de entrenamiento y despliegue de modelos de IA, desde la ingesta de datos brutos hasta el almacenamiento y acceso a los pesos del modelo.
- Construir y operar servicios de seguridad fundamentales: sistemas de autenticación, brokers de acceso, gestión de secretos, plataformas de gestión de claves y controles de salida/entrada en nuestro entorno multicloud.
- Diseñar y aplicar marcos de gobernanza de datos, como políticas RBAC/ABAC, registro de auditoría, cifrado en reposo y en tránsito, identidad de carga de trabajo y gestión del ciclo de vida de los datos.
- Integrar la seguridad directamente en nuestro pipeline MLOps: controles de seguridad CI/CD, seguridad de contenedores y Kubernetes, aislamiento de namespaces y estándares de seguridad de pods.
- Realizar modelado de amenazas y revisiones de diseño seguro para sistemas existentes y nuevos, identificando proactivamente superficies de ataque en todo el stack tecnológico de IA.
- Identificar, priorizar y impulsar la remediación de vulnerabilidades en nuestros sistemas de datos, entornos cloud y herramientas de ML, incluyendo riesgos específicos de IA como envenenamiento de datos, extracción de modelos y acceso no autorizado a pesos de modelos.
- Construir pipelines de detección y alerta para patrones anómalos de acceso a datos y posibles eventos de exfiltración.
- Establecer mejores prácticas de seguridad y educar a los miembros del equipo sobre codificación segura, patrones de infraestructura y manejo seguro de datos para sistemas de IA.
- Colaborar con los equipos de ML y biología para garantizar que las prácticas de manejo de datos cumplan los más altos estándares para datos de investigación sensibles.
CUALIFICACIONES Y REQUISITOS
- Más de 7 años de experiencia práctica en ingeniería de datos, seguridad de infraestructura o seguridad de software, idealmente abarcando ambas disciplinas.
- Sólidas habilidades de ingeniería de sistemas y software con código de calidad de producción en Python, Bash y al menos un lenguaje de programación de sistemas (Go, Rust o C++).
- Profunda experiencia en la seguridad de entornos cloud de GCP, incluyendo IAM, diseño de VPC, gestión de secretos, autenticación de cargas de trabajo y gestión de la postura de seguridad cloud.
- Trayectoria probada en el diseño e implementación de sistemas de gestión de identidad y acceso, incluyendo emisión y rotación de credenciales, y aplicación del principio de mínimo privilegio a escala.
- Experiencia práctica con seguridad de Kubernetes: políticas RBAC, aislamiento de namespaces, identidad de carga de trabajo, seguridad de pods.
- Disponibilidad para trabajar con miembros del equipo en EE. UU. y Europa, con reuniones que comienzan a las 8 am PT y terminan a las 7 pm CET.
- Disposición para viajar varias veces al año para retiros de empresa y eventos de negocio.
- Valoramos los beneficios de la colaboración presencial y esperamos que los candidatos trabajen principalmente desde nuestras oficinas de Palo Alto o Berlín.
HABILIDADES TÉCNICAS PREFERIDAS
- Certificaciones (Muy deseable): CISSP, OSCP o GWAPT para credenciales de seguridad principales, además de certificaciones centradas en IA como GAISC, Offensive ML (OffSec) o tracks de seguridad de IA de proveedores cloud (AWS/GCP).
- Doctorado o título avanzado en Ciencias de la Computación, Ingeniería Eléctrica o un campo relacionado, o experiencia práctica equivalente.
- Familiaridad con riesgos de seguridad específicos de IA/ML: envenenamiento de datos, extracción de modelos, inyección de prompts, acceso no autorizado a pesos de modelos y ataques adversarios a pipelines de entrenamiento, y mitigaciones prácticas para cada uno.
- Experiencia en la seguridad de infraestructura de ML, incluyendo registros de modelos, acceso a clústeres de entrenamiento, versionado de conjuntos de datos, sistemas de seguimiento de experimentos y entornos de cómputo GPU.
- Dominio de prácticas de infraestructura como código (Terraform) y GitOps seguras, incluyendo detección y remediación automatizada de configuraciones erróneas.
- Experiencia con marcos de cumplimiento relevantes para datos de investigación sensibles (SOC 2, HIPAA, GDPR) y su traducción en controles de ingeniería concretos.
- Experiencia en técnicas de seguridad ofensiva, incluyendo modelado de amenazas, pruebas de penetración, investigación de vulnerabilidades o ejercicios de equipo rojo. En resumen, la capacidad de pensar como un adversario.
- Experiencia en la construcción de pipelines de detección para amenazas internas, exfiltración de datos y patrones de acceso anómalos.
- Conocimiento de protocolos criptográficos y su aplicación práctica en sistemas distribuidos (gestión de claves, TLS, enclaves seguros).
- Experiencia previa en una startup o entorno de investigación de rápido movimiento donde la seguridad debe escalar junto con el crecimiento rápido.
COMPENSACIÓN
$200K – $275K + Bono + Acciones
Lo que ofrecemos
- Un paquete de compensación competitivo.
- 30 días de vacaciones pagadas al año.
- Seguro médico completo para empleados con sede en EE. UU.
- 401K con aportación de la empresa para empleados en EE. UU. y Direktversicherung para empleados en Alemania.
- Retiros trimestrales para toda la empresa.
- Beneficio de bienestar mensual.
- Presupuesto para múltiples visitas al año a nuestras oficinas en Berlín, Palo Alto o Suiza.
- Presupuesto de aprendizaje y desarrollo para asistir a conferencias, tomar cursos o invertir de otra manera en tu crecimiento profesional.
- Un compañero para ayudarte a instalarte.
*Varía según el país y no se aplica a las prácticas.
Es política de Inceptive garantizar la igualdad de oportunidades de empleo sin discriminación ni acoso por motivos de raza, color, religión, sexo, orientación sexual, identidad o expresión de género, edad, discapacidad, estado civil, ciudadanía, origen nacional, información genética o cualquier otra característica protegida por la ley. Inceptive prohíbe cualquier discriminación o acoso de este tipo.
Inceptive también se compromete a dar la bienvenida y proporcionar adaptaciones a las personas con discapacidades. Por favor, háganos saber si necesita alguna adaptación durante su proceso de solicitud.
En Inceptive, estamos creando herramientas para desarrollar software biológico cada vez más potente para el diseño racional de medicamentos y biotecnologías novedosas y ampliamente accesibles que antes estaban fuera de nuestro alcance. Nuestro equipo reúne una vasta experiencia en biología molecular, machine learning e ingeniería de software, y todos estamos trabajando para ser antidisciplinares, lo que significa que profundizamos el conocimiento que tenemos en nuestra área de especialización y al mismo tiempo ampliamos nuestro conocimiento de campos completamente nuevos.
Abordamos nuestros objetivos con una mentalidad de principiante, con humildad y con ojos frescos, y aspiramos a convertirnos en los pioneros de una nueva disciplina arraigada tanto en la biología como en el deep learning, cuyo impacto se realizará junto con pensadores innovadores en negocios y emprendimiento, desafiando las categorizaciones establecidas.
Estamos construyendo una cultura empresarial centrada en el crecimiento, el aprendizaje y el descubrimiento. Creemos en la humildad y la apertura mental en cómo nos relacionamos entre nosotros, así como en los problemas para los que aún no tenemos soluciones.
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