Lead Azure AI Security Engineer

Poszukujemy Lead Azure AI Security Engineer, który zapewni techniczne przywództwo i ekspertyzę w zakresie zabezpieczania środowisk Azure i Microsoft w skali przedsiębiorstwa.

Obowiązki:

• Zapewnienie technicznego przywództwa i ekspertyzy w zakresie zabezpieczania środowisk Azure i Microsoft w skali przedsiębiorstwa.
• Projektowanie, wdrażanie i doskonalenie architektury bezpieczeństwa w różnych środowiskach chmurowych, z Azure jako główną platformą chmurową.
• Praca w kluczowych obszarach bezpieczeństwa chmurowego, w tym CSPM/CNAPP, zarządzanie tożsamością i dostępem, zarządzanie dostępem uprzywilejowanym, ochrona danych i zapobieganie utracie danych, Microsoft Defender, SIEM/SOAR, ciągłość działania i odzyskiwanie po awarii, DevSecOps, bezpieczeństwo kontenerów i Kubernetes oraz polityka jako kod.
• Planowanie, projektowanie i wdrażanie kontroli bezpieczeństwa dla obciążeń chmurowych, aplikacji, infrastruktury i danych.
• Współpraca z zespołami inżynieryjnymi, infrastrukturalnymi, deweloperskimi, DevOps, baz danych, operacyjnymi i zgodności, aby wbudować bezpieczeństwo w pełny cykl dostarczania.
• Wsparcie w implementacji i ciągłym doskonaleniu architektury Zero Trust, bezpiecznej autoryzacji, dostępu warunkowego, zasady najmniejszych uprawnień i ochrony tożsamości.
• Rozwój i utrzymanie skryptów automatyzacyjnych, przepływów pracy i narzędzi bezpieczeństwa przy użyciu PowerShell, Python, Azure CLI, Logic Apps, Azure Functions, KQL i REST APIs.
• Wykorzystanie narzędzi opartych na AI i agentów do automatyzacji i poprawy działań związanych z bezpieczeństwem, takich jak triage ustaleń, analiza logów, wsparcie w badaniu incydentów, przegląd konfiguracji, zbieranie dowodów zgodności i analiza podatności.
• Projektowanie lub integracja agentów AI i automatyzacji wspomaganej AI przy użyciu nowoczesnych platform i frameworków AI, zapewniając odpowiednie kontrole bezpieczeństwa, prywatności i zarządzania.
• Wkład w bezpieczne przyjęcie technologii AI poprzez definiowanie zasad dotyczących ochrony danych, kontroli dostępu, bezpieczeństwa promptów, użytkowania modeli, audytowalności i procesów z udziałem człowieka.
• Szkolenie i wsparcie innych członków zespołu w zakresie praktyk bezpieczeństwa chmurowego, procesów bezpieczeństwa i podejść do automatyzacji wspomaganej AI.

Wymagania:

• 3+ lata doświadczenia w rozwoju oprogramowania.
• Dyplom licencjata w dziedzinie informatyki, bezpieczeństwa informacji, inżynierii lub równoważne praktyczne doświadczenie.
• Praktyczne doświadczenie z usługami Microsoft Azure.
• Silne zrozumienie koncepcji bezpieczeństwa chmurowego, architektury Azure i środowisk chmurowych w skali przedsiębiorstwa.
• Praktyczne doświadczenie z Microsoft Entra ID/Azure Active Directory, Microsoft Defender for Cloud i Microsoft Defender XDR.
• Umiejętności w Microsoft Sentinel, Microsoft Purview i Microsoft Intune.
• Znajomość Conditional Access, Identity Protection i Privileged Identity Management.
• Kompetencje w Key Vault, Azure Policy i Azure Monitor/Log Analytics.
• Silne tło inżynieryjne, w tym doświadczenie z Active Directory, Microsoft Entra ID, Microsoft 365, Exchange Online i hybrydową tożsamością.
• Doświadczenie w inżynierii bezpieczeństwa w co najmniej jednej dziedzinie biznesowej lub technologicznej oraz uczestnictwo w kilku projektach produkcyjnych.
• Zrozumienie cyklu życia rozwoju oprogramowania, praktyk DevOps/DevSecOps, metodologii oceny bezpieczeństwa chmurowego i zasad bezpieczeństwa w projektowaniu.
• Umiejętność bliskiej współpracy z deweloperami, analitykami biznesowymi, inżynierami QA, architektami, menedżerami projektów, zespołami infrastrukturalnymi i operacyjnymi oraz przestrzegania, utrzymywania i doskonalenia zdefiniowanych procesów bezpieczeństwa.
• Praktyczne zrozumienie produktywności i automatyzacji wspomaganej AI, w tym budowanie lub konfigurowanie agentów AI, integracja LLM z narzędziami, API i przepływami pracy, inżynieria promptów oraz bezpieczne korzystanie z narzędzi AI z uwzględnieniem obsługi danych wrażliwych.
• Dobre umiejętności komunikacyjne i zdolność do wyjaśniania ryzyk bezpieczeństwa, decyzji technicznych i planów naprawczych zarówno technicznym, jak i nietechnicznym interesariuszom.

Miłe widziane:

• Umiejętności w zakresie skryptowania i automatyzacji przy użyciu PowerShell, Python, Bash, Azure CLI, Terraform lub Bicep.
• Znajomość platform SIEM/SOAR, szczególnie Microsoft Sentinel, KQL i Logic Apps.
• Doświadczenie z narzędziami CNAPP/CSPM/CWPP/CIEM, takimi jak Prisma Cloud, Wiz i Orca lub Lacework, Check Point CloudGuard i CrowdStrike lub Tenable i Rapid7.
• Zrozumienie ram zgodności, takich jak ISO 27001, NIST i CIS Benchmarks lub PCI DSS, HIPAA i HITRUST.
• Znajomość bezpieczeństwa kontenerów i Kubernetes, w tym AKS, rejestrów kontenerów i skanowania obrazów.
• Znajomość platform AI/LLM, takich jak Azure OpenAI, Azure AI Foundry i Microsoft Copilot Studio lub Semantic Kernel, LangChain i AutoGen.
• Zrozumienie ryzyk bezpieczeństwa AI, w tym wycieku danych, wstrzykiwania promptów, nadmiernej agencji i ryzyk związanych z łańcuchem dostaw AI.
• Doświadczenie w implementacji zarządzania AI i polityk bezpiecznego użytkowania AI zgodnych z ramami, takimi jak NIST AI RMF, OWASP Top 10 dla aplikacji LLM lub ISO/IEC 42001.

Certyfikaty:

• AZ-500, SC-100, SC-200, SC-300, SC-400, AZ-104, AZ-305, CISSP, CISM, CISA, CCSK, CCSP, SSCP, AI-900, AI-102, PL-900/PL-200.