Qualys

30 juin 2026

Ingénieur Sécurité Senior, IA/ML

États-Unis

Foster City, California, United States

PythonSQLAWSGCP

Traduction automatique. Consultez l’original.

Aperçu du poste

Venez travailler dans un endroit où l'innovation et le travail d'équipe se combinent pour soutenir les missions les plus passionnantes au monde !

Nous recherchons un Ingénieur Sécurité Senior – IA/ML qui se situe à l'intersection de l'ingénierie pratique de l'IA/ML et de la recherche en sécurité offensive. Vous construirez et casserez : concevant et déployant des systèmes GenAI et agentiques qui alimentent la détection de menaces de nouvelle génération, tout en effectuant du red teaming sur ces mêmes systèmes pour découvrir des exploits d'injection de prompt, des entrées contradictoires, la manipulation de modèles et d'autres menaces émergentes liées à l'IA.

Il s'agit d'un rôle senior à double mandat pour un ingénieur qui est aussi à l'aise dans l'orchestration de pipelines multi-agents et d'architectures RAG que dans leur démantèlement pour trouver des faiblesses. Vous définirez la barre technique pour une IA sécurisée par conception chez Qualys, encadrerez d'autres ingénieurs et traduirez la recherche en stratégies de renforcement de la production.

Présentation de l'entreprise

Qualys est un fournisseur leader de solutions de sécurité et de conformité basées sur le cloud, traitant d'énormes quantités de données pour aider nos clients mondiaux à sécuriser leurs réseaux, appareils et applications. Avec un fort accent sur l'innovation et l'échelle, Qualys permet aux organisations d'atteindre une sécurité et une conformité continues grâce à une visibilité et une analyse en temps réel. Alors que nous continuons de croître, nous recherchons des professionnels passionnés et compétents pour rejoindre notre mission de redéfinir l'avenir de la cybersécurité.

Responsabilités clés

Construire

Construire et déployer des applications GenAI en utilisant LangChain, LlamaIndex ou des frameworks similaires, et orchestrer des flux de travail IA agentiques avec des outils tels qu'AutoGen, CrewAI, ou des architectures personnalisées basées sur des agents.

Concevoir, entraîner et évaluer des modèles ML à partir de zéro, couvrant à la fois le ML classique et le deep learning, et développer des pipelines de bout en bout pour l'ingestion, le prétraitement, l'entraînement, l'évaluation et le déploiement.

Implémenter et optimiser des pipelines RAG en utilisant des embeddings et des bases de données vectorielles (par exemple, FAISS, Pinecone, Qdrant), avec des contrôles de sécurité et de fuite de données intégrés dès le départ.

Écrire des backend APIs robustes en Python pour servir les modèles, traiter les données et s'intégrer à l'infrastructure cloud ; surveiller les performances du modèle, la latence et la précision en production et itérer continuellement.

Casser

Mener des recherches approfondies sur les vulnérabilités de sécurité dans les LLMs et les systèmes d'IA, y compris l'injection de prompt, les jailbreaks, la fuite de données, le vol de modèle et les attaques contradictoires.

Concevoir et exécuter des évaluations de sécurité offensive et des campagnes de red teaming contre des systèmes GenAI et ML, y compris les pipelines agentiques développés en interne.

Identifier et classifier de nouveaux vecteurs de menace ciblant l'inférence de modèle, les pipelines d'entraînement et les architectures de service de modèles.

Contribuer et construire des outils internes pour le scan, le fuzzing et l'automatisation de la découverte de vulnérabilités de LLM.

Diriger & Communiquer

Collaborer de manière interfonctionnelle avec les équipes produit et ingénierie pour concevoir des fonctionnalités sécurisées basées sur l'IA et définir des stratégies de renforcement.

Développer des preuves de concept, des livres blancs techniques ou des articles de blog sur les menaces émergentes et les meilleures pratiques ; surveiller le renseignement sur les menaces et la recherche académique sur la sécurité des modèles d'IA et les risques liés à la chaîne d'approvisionnement.

Représenter Qualys dans les communautés de recherche en sécurité et IA par le biais de présentations, de publications ou d'efforts de normalisation, et encadrer les ingénieurs sur le développement sécurisé de l'IA.

Qualifications requises

6+ années d'expérience combinée en ingénierie logicielle / machine learning et en recherche en sécurité, tests d'intrusion ou développement d'exploits, avec un accent sur la sécurité des applications ou du cloud.

Solides compétences en programmation en Python, y compris la construction de composants backend et APIs, ainsi que le scripting et l'automatisation pour les tests et le développement de PoC.

Expérience dans l'entraînement de modèles ML en utilisant Scikit-learn, TensorFlow, ou PyTorch, et une solide connaissance pratique des architectures de LLM (transformeurs, embeddings, fine-tuning, RAG).

Expérience pratique avec LangChain, LlamaIndex, ou d'autres frameworks GenAI, et dans la construction de flux de travail IA multi-agents ou autonomes.

Familiarité avec les risques spécifiques à GenAI tels que l'injection de prompt, l'évasion de modèle, les exploits basés sur l'hallucination, la fuite de données, ou le vol de modèle, et avec les scénarios de déploiement de LLM (par exemple, OpenAI, HuggingFace, modèles hébergés sur mesure) et leurs surfaces de menace.

Capacité à analyser les journaux, les interactions API, les réponses d'inférence et les chaînes de prompts pour identifier les comportements anormaux ou risqués.

Connaissance pratique de SQL, Pandas, et du traitement de données à grande échelle, avec une expérience dans le développement et le déploiement de systèmes ML dans des environnements Agile.

Solide état d'esprit analytique, excellentes compétences en rédaction technique, et familiarité avec les pratiques de divulgation responsable, les programmes de bug bounty, ou l'éthique de la recherche en sécurité.

Qualifications préférées

Expérience en red teaming de sécurité IA/ML ou en ML contradictoire.

Connaissance des risques liés aux bases de données vectorielles, des pipelines RAG non sécurisés, de la empreinte digitale des modèles et des attaques sur la chaîne d'approvisionnement des modèles d'IA.

Expérience d'utilisation ou de contribution à des outils tels que AutoGen, CrewAI, MetaGPT, Guardrails.ai, LLM Guard, ou Tracer.

Familiarité avec les LLMs tels que GPT-4, Claude, Mistral, LLaMA, ou Falcon, et leur intégration via des APIs.

Expérience avec les plateformes cloud (AWS, GCP, Azure), les déploiements conteneurisés, et les outils MLOps pour la surveillance, le réentraînement et l'automatisation CI/CD.

Familiarité avec le Secure SDLC et les cadres de modélisation des menaces (par exemple, STRIDE, MITRE ATLAS) et les listes de contrôle de sécurité spécifiques à l'IA.

Publications ou présentations lors de conférences telles que Black Hat, DEF CON, USENIX, NeurIPS, ou OWASP, et contributions à des projets IA/ML dans les domaines de la sécurité, de la conformité ou des applications d'entreprise.

Notre environnement de travail

Collaboratif et Transparent : Nous utilisons des outils de collaboration virtuelle et de pairage pour partager ouvertement les idées. Le travail en silo est découragé — le travail d'équipe est notre force.

Agile et Flexible : Nous nous concentrons sur la fourniture de valeur incrémentale, en adaptant les processus uniquement lorsqu'ils servent nos objectifs.

Diversifié et Inclusif : Nous croyons en la constitution d'équipes aux perspectives diverses, ce qui alimente la créativité et la résolution de problèmes innovante.

Axé sur les personnes : Nos collaborateurs sont notre atout le plus précieux. Nous investissons dans la croissance personnelle et alignons les forces individuelles sur les objectifs de l'entreprise.

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La fourchette salariale pour ce poste est $115,000 - $140,000 par an. La rémunération finale sera déterminée en fonction de plusieurs facteurs, y compris, mais sans s'y limiter, les compétences, l'expérience pertinente et le lieu de travail. Veuillez noter que cette fourchette reflète le salaire de base et n'inclut pas la rémunération incitative ou les éventuelles attributions d'actions. Nous offrons également un ensemble complet et très compétitif d'avantages sociaux.

Qualys est un employeur garantissant l'égalité des chances, veuillez consulter notre politique EEO qualys.com/eeo/.

Pourquoi nous rejoindre ?

Impact sur le leadership : Aidez à promouvoir une culture axée sur la sécurité et à façonner le paysage de défense des systèmes d'IA de nouvelle génération à l'échelle mondiale.

Technologie de pointe : Construisez et renforcez des systèmes LLM, GenAI et agentiques réels sur une infrastructure évolutive et cloud-native. *

Croissance professionnelle : Accédez à de larges ressources, au mentorat, aux certifications et à une exposition à la recherche de pointe. *

Culture inclusive : Rejoignez une équipe qui valorise la pensée diversifiée, la recherche critique, l'ouverture et l'amélioration continue.

Rémunération compétitive : Nous offrons un ensemble complet d'avantages sociaux, y compris des soins de santé, des régimes de retraite, et plus encore.

Langues

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