AI Security Architect (K/M)
⚲ Kraków, Warszawa, Gdańsk
Do uzgodnienia
Wymagania
- min. 3 lata doświadczenia w architekturze bezpieczeństwa IT/Cloud Security
- praktyczne doświadczenie w projektowaniu bezpieczeństwa rozwiązań AI/ML
- bardzo dobra znajomość Azure i Microsoft Security Stack
- umiejętność przeprowadzania analizy ryzyka, w tym threat modeling i definiowania mitygantów
- rozumienie zagrożeń specyficznych dla AI
Mile widziane
- znajomość regulacji dotyczących chmury i AI (np. EU AI Act)
- znajomość GCP i rozwiązań bezpieczeństwa na tej platformie
- praktyczna znajomość Terraform
Opis stanowiska
Projektowanie architektury bezpieczeństwa dla rozwiązań AI/ML, w tym systemów opartych o modele generatywne i LLM, w środowiskach chmurowych i hybrydowych. Będziesz definiować mechanizmy kontroli i monitorowania systemów AI, konfigurować Defender for Cloud, Defender for AI, Sentinel, Purview, EDR/XDR oraz identyfikować ryzyka specyficzne dla AI (data leakage, prompt injection, model poisoning). To oferta dla osoby z doświadczeniem w Cloud Security, która chce specjalizować się w bezpieczeństwie AI. Praca hybrydowa, umowa o pracę.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🟡
Mamy dla Ciebie pracę, która polega na:
To standardowe wprowadzenie, które nie niesie ze sobą ukrytego znaczenia, ale może sugerować, że lista obowiązków jest wyczerpująca.
🟡
projektowaniu architektury bezpieczeństwa dla rozwiązań AI/ML (dla systemów opartych o modele generatywne i LLM) w środowiskach chmurowych i hybrydowych
Wymaga to nie tylko wiedzy o bezpieczeństwie AI, ale także głębokiego zrozumienia specyfiki chmur (Azure) i integracji z istniejącymi systemami.
🟡
konfigurowaniu i rozwoju systemów bezpieczeństwa m.in. Defender for Cloud, Defender for AI, Sentinel, Purview, EDR/XDR
Oznacza to silne powiązanie z ekosystemem Microsoft Azure i konieczność bieżącego śledzenia nowości i aktualizacji tych narzędzi.
🟡
identyfikacji ryzyk i zagrożeń związanych z wdrożeniem poszczególnych produktów (m.in. data leakage, prompt injection, model poisoning)
Wymaga to nie tylko teoretycznej wiedzy o zagrożeniach AI, ale także umiejętności praktycznego ich wykrywania i analizy w kontekście konkretnych wdrożeń.
🟡
współpracy z zespołami odpowiedzialnymi za zgodność regulacyjną (m.in. RODO, DORA, AI Act)
Oznacza to, że oprócz aspektów technicznych, będziesz musiał rozumieć i stosować się do przepisów prawnych dotyczących ochrony danych i sztucznej inteligencji.