Acerca del puesto
Acerca de Turing
Con sede en San Francisco, California, Turing es el principal acelerador de investigación del mundo para laboratorios de IA de frontera y un socio de confianza para empresas globales que despliegan sistemas de IA avanzados. Turing apoya a los clientes de dos maneras: primero, acelerando la investigación de frontera con datos de alta calidad, pipelines de entrenamiento avanzados, además de investigadores de IA de primer nivel especializados en programación, razonamiento, STEM, multilingüismo, multimodalidad y agentes; y segundo, aplicando esa experiencia para ayudar a las empresas a transformar la IA de prueba de concepto en inteligencia propietaria con sistemas que funcionan de manera confiable, generan un impacto medible e impulsan resultados duraderos en el estado de resultados.
Detalles de la oferta
- Dedicación requerida: Al menos 4 horas por día, mínimo 20 horas por semana, con 4 horas de superposición con la hora del Pacífico.
- Tipo de contratación: Contratista
- Duración de la contratación: Hasta 2 semanas
Acerca del puesto
Buscamos Ingenieros de Seguridad GenAI con experiencia para crear y evaluar tareas de seguridad para aplicaciones GenAI.
Como Ingeniero de Tareas de Seguridad, obtendrás o construirás aplicaciones GenAI, crearás versiones vulnerables y parcheadas, documentarás hallazgos de seguridad y escribirás pruebas para cada mecanismo de vulnerabilidad. Cuando sea posible, también demostrarás el comportamiento relevante usando un modelo en vivo.
Qué harás
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Obtener o construir aplicaciones GenAI, incluidos sistemas de agentes y RAG.
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Crear versiones vulnerables y sus contrapartes parcheadas.
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Documentar hallazgos con intervalos exactos de líneas de código, trampas, estado de los controles y recomendaciones.
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Rastrear flujos de datos y acciones a través de archivos, callbacks, registros y trabajos en segundo plano; explicar cuándo y por qué un control no cubre una ruta.
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Definir contextos de autorización, incluidos actores, límites de confianza, inquilinos, datos y acciones permitidos, propósitos, destinatarios y acceso a nivel de documento.
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Escribir pruebas de explotación y reproducción por mecanismo que demuestren la debilidad en la versión vulnerable y confirmen que el parche la previene.
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Demostrar la ruta del modelo relevante usando un modelo en vivo cuando sea posible.
Qué buscamos
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3+ años en seguridad de aplicaciones o de productos, revisión de código seguro, pruebas de penetración o investigación de vulnerabilidades.
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Sólido razonamiento de flujo de datos y la capacidad de rastrear un origen hasta un sumidero a través de archivos, callbacks, registros y trabajos en segundo plano.
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Sólido conocimiento de autorización, incluidos autenticación, autorización, privilegio mínimo, aislamiento de inquilinos, límites de confianza y flujos de aprobación.
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Conocimiento del OWASP Top 10 para Aplicaciones LLM, especialmente LLM02 Divulgación de Información Sensible y LLM03 Agencia Excesiva. Familiaridad con inyección de prompts y abuso de herramientas.
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Capacidad de mapear hallazgos a CWEs relevantes, como CWE-200/201 para exposición, CWE-532 para datos sensibles en registros, CWE-284/285/862/863 para control de acceso y CWE-250/269 para privilegio excesivo.
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Experiencia escribiendo pruebas de explotación y reproducción que distingan el comportamiento vulnerable del comportamiento parcheado.
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Experiencia usando CodeQL o Semgrep, leyendo SARIF y entendiendo por qué los escáneres basados en patrones pueden pasar por alto fallas de lógica y autorización.
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Experiencia práctica con llamada de herramientas LLM, agentes, MCP, RAG, memoria y trazado, usando herramientas como LangChain, LlamaIndex, SDKs de OpenAI o Anthropic y OpenTelemetry.
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Experiencia de programación en producción y fundamentos de ingeniería, incluidos Docker, Git, lectura de parches de seguridad upstream e historial de commits, y inglés técnico claro.
Deseable
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SWE, OSCP, GWAPT, CSSLP u credenciales similares.
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Créditos CVE, experiencia en bug bounty o investigación de seguridad publicada.
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Experiencia con red teaming de IA o evaluación de LLM.