Über die Stelle
Über Turing
Turing mit Sitz in San Francisco, Kalifornien, ist der weltweit führende Forschungsbeschleuniger für Frontier-KI-Labore und ein vertrauenswürdiger Partner für globale Unternehmen, die fortschrittliche KI-Systeme einsetzen. Turing unterstützt Kunden auf zwei Arten: erstens durch die Beschleunigung von Frontier-Forschung mit hochwertigen Daten, fortschrittlichen Trainings-Pipelines sowie führenden KI-Forschern, die sich auf Coding, Reasoning, STEM, Multilingualität, Multimodalität und Agenten spezialisiert haben; und zweitens durch die Anwendung dieser Expertise, um Unternehmen dabei zu helfen, KI von einem Proof of Concept in proprietäre Intelligenz umzuwandeln – mit Systemen, die zuverlässig funktionieren, messbare Wirkung erzielen und dauerhafte Ergebnisse in der Gewinn- und Verlustrechnung erzielen.
Angebotsdetails
- Erforderliches Engagement: Mindestens 4 Stunden pro Tag, mindestens 20 Stunden pro Woche, mit 4 Stunden Überschneidung mit Pacific Time.
- Art der Zusammenarbeit: Auftragnehmer
- Dauer der Zusammenarbeit: Bis zu 2 Wochen
Über die Rolle
Wir suchen erfahrene GenAI-Sicherheitsingenieure, die Sicherheitsaufgaben für GenAI-Anwendungen erstellen und bewerten.
Als Security Task Engineer beschaffen oder erstellen Sie GenAI-Anwendungen, erstellen verwundbare und gepatchte Versionen, dokumentieren Sicherheitsbefunde und schreiben Tests für jeden Verwundbarkeitsmechanismus. Wo möglich, demonstrieren Sie zudem das relevante Verhalten mit einem Live-Modell.
Was Sie tun werden
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GenAI-Anwendungen beschaffen oder erstellen, einschließlich Agenten- und RAG-Systemen.
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Verwundbare Versionen und gepatchte Gegenstücke erstellen.
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Befunde mit exakten Codezeilenbereichen, Fallstricken, Kontrollstatus und Empfehlungen dokumentieren.
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Daten- und Aktionsflüsse über Dateien, Callbacks, Registries und Hintergrundjobs hinweg verfolgen; erklären, wann und warum eine Kontrolle eine Route verfehlt.
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Autorisierungskontexte definieren, einschließlich Akteuren, Vertrauensgrenzen, Tenants, zulässigen Daten und Aktionen, Zwecken, Empfängern und Zugriff auf Dokumentebene.
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Pro Mechanismus Exploit- und Reproduktionstests schreiben, die die Schwäche in der verwundbaren Version demonstrieren und bestätigen, dass der Patch sie verhindert.
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Den relevanten Modellpfad mit einem Live-Modell demonstrieren, wenn möglich.
Was wir suchen
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3+ Jahre in Anwendungs- oder Produktsicherheit, Secure Code Review, Penetrationstesting oder Schwachstellenforschung.
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Starke Data-Flow-Argumentation und die Fähigkeit, eine Quelle bis zu einer Senke über Dateien, Callbacks, Registries und Hintergrundjobs hinweg zu verfolgen.
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Starke Kenntnisse in Autorisierung, einschließlich Authentifizierung, Autorisierung, Least Privilege, Tenant-Isolation, Vertrauensgrenzen und Genehmigungsabläufen.
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Kenntnis der OWASP Top 10 für LLM-Anwendungen, insbesondere LLM02 Sensitive Information Disclosure und LLM03 Excessive Agency. Vertrautheit mit Prompt Injection und Tool-Missbrauch.
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Fähigkeit, Befunde relevanten CWEs zuzuordnen, wie CWE-200/201 für Exposition, CWE-532 für sensible Daten in Logs, CWE-284/285/862/863 für Zugriffskontrolle und CWE-250/269 für übermäßige Privilegien.
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Erfahrung mit dem Schreiben von Exploit- und Reproduktionstests, die verwundbares Verhalten von gepatchtem Verhalten unterscheiden.
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Erfahrung mit CodeQL oder Semgrep, dem Lesen von SARIF und dem Verständnis, warum musterbasierte Scanner Logik- und Autorisierungsfehler übersehen können.
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Praktische Erfahrung mit LLM-Tool-Aufrufen, Agenten, MCP, RAG, Memory und Tracing unter Verwendung von Tools wie LangChain, LlamaIndex, OpenAI- oder Anthropic-SDKs und OpenTelemetry.
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Produktionscoding-Erfahrung und Engineering-Grundlagen, einschließlich Docker, Git, dem Lesen von Upstream-Sicherheitspatches und Commit-Historie sowie klarem technischem Englisch.
Wünschenswert
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SWE, OSCP, GWAPT, CSSLP oder ähnliche Zertifizierungen.
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CVE-Credits, Bug-Bounty-Erfahrung oder veröffentlichte Sicherheitsforschung.
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Erfahrung mit AI-Red-Teaming oder LLM-Evaluierung.