Gramian Consulting Group

8 nov. 2026

Ingénieur Senior en Sécurité des Applications - Évaluation de la Sécurité GenAI

À distanceBrésil

Brésil

TypeScriptPython

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À propos de Gramian

Gramian Consultancy est un cabinet de conseil spécialisé dans les services informatiques et les solutions de recrutement d'ingénieurs. Forts d'une solide expérience en ingénierie logicielle et en leadership, nous aidons les entreprises à constituer des équipes hautement performantes en les mettant en relation avec des professionnels qui correspondent réellement à leurs besoins.

À propos du poste

Nous recherchons des ingénieurs en sécurité des applications et des ingénieurs logiciels spécialisés en sécurité pour soutenir un projet spécifique d'évaluation de la sécurité de l'IA.

Dans ce rôle, vous évaluerez l'efficacité des outils d'analyse statique à identifier les vulnérabilités de sécurité dans les applications d'IA générative, en particulier les agents LLM et les systèmes de génération augmentée par récupération (RAG). Vous construirez de petits dépôts exécutables contenant des exemples réalistes de vulnérabilités de divulgation d'informations sensibles (SID) et d'agence excessive (EA), ainsi que des versions corrigées et des cas limites.

Vous analyserez les chemins de code, identifierez les faiblesses de sécurité, définirez les contextes d'autorisation, développerez des tests déterministes et documenterez vos conclusions. Votre travail contribuera à améliorer la fiabilité des outils de sécurité et à renforcer la manière dont les systèmes d'IA sont évalués face aux vulnérabilités au niveau des applications.

LIEU : À distance

EXPÉRIENCE : 5+ années en sécurité des applications/produits ou en ingénierie logicielle axée sur la sécurité

PROJET : Évaluation de la sécurité des applications GenAI et formation à l'IA

FOCUS TECHNIQUE : Python, TypeScript, SAST, CodeQL, Semgrep, agents LLM, RAG et MCP

EXPÉRIENCE EN IA : Une expérience pratique dans la création d'agents LLM ou d'applications RAG est requise.

Responsabilités clés

Construire des dépôts d'agents et de RAG exécutables contenant des vulnérabilités de divulgation d'informations sensibles et d'agence excessive accessibles par le code.

Développer des scénarios de sécurité réalistes impliquant l'appel d'outils, la mémoire des agents, le Model Context Protocol (MCP) et d'autres composants d'application LLM.

Créer des variantes de code vulnérables, corrigées et des cas négatifs difficiles avec des différences minimales en matière de sécurité.

Évaluer les outils de test de sécurité des applications statiques (SAST) et mesurer leur capacité à détecter des vulnérabilités réelles tout en évitant les faux positifs.

Effectuer une analyse de la source au récepteur (source-to-sink) et tracer les flux de données pertinents, les chemins d'action et les limites de confiance.

Annoter les conclusions de sécurité, y compris les actifs affectés, les causes profondes, les contrôles, la gravité et le risque résiduel.

Définir les contextes d'autorisation couvrant les acteurs, les locataires, les identités, les données autorisées, les actions, les objectifs et les destinataires.

Développer des tests déterministes pour valider les comportements de sécurité vulnérables, corrigés et négatifs.

Recommander des contrôles de sécurité et des approches de remédiation appropriés.

Participer à l'étalonnage technique, aux revues par les pairs et aux activités d'assurance qualité.

Prérequis

5+ années d'expérience professionnelle en sécurité des applications, sécurité des produits ou ingénierie logicielle axée sur la sécurité.

Solide expérience dans la réalisation de revues de code sécurisé et l'identification de vulnérabilités au niveau des applications.

Connaissance pratique de l'analyse de la source au récepteur, de l'analyse de taint et des tests de sécurité des applications statiques (SAST).

Expérience pratique avec des outils d'analyse de sécurité tels que CodeQL ou Semgrep.

Expérience dans la création ou la sécurisation d'agents LLM et/ou d'applications de génération augmentée par récupération (RAG).

Familiarité avec des frameworks et technologies tels que LangChain, LlamaIndex, OpenAI ou les SDKs d'Anthropic, et le Model Context Protocol (MCP).

Solide compréhension des modèles d'autorisation, incluant :

Acteurs, identités et limites de confiance.

Autorisation multi-locataire et contrôle d'accès.

OAuth, IAM et gestion des identités.

Accès aux données autorisées et actions.

Restrictions sur les objectifs et les destinataires.

Contrôle d'accès au niveau du document.

Expérience de codage en environnement de production en Python et/ou TypeScript.

Capacité à distinguer les vulnérabilités réelles de divulgation d'informations sensibles et d'agence excessive des non-découvertes et des faux positifs.

Solides compétences analytiques et capacité à communiquer clairement les conclusions techniques en matière de sécurité.

Langues

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