Machine Learning Security Engineer (m/w/d)

Stellenbeschreibung

Unternehmensübersicht: Bei Machine Learning Reply bieten wir fortschrittliche Beratungsleistungen an der Schnittstelle von Cybersicherheit und KI an. Unser Expertenteam unterstützt Unternehmen dabei, KI-gestützte Systeme, Datenpipelines und Cloud-Infrastrukturen vor sich entwickelnden Sicherheitsbedrohungen zu schützen. Wir engagieren uns dafür, KI und Datenprodukte für Unternehmen sicherer, ethischer und widerstandsfähiger zu gestalten. Im Zuge unseres Wachstums suchen wir einen qualifizierten AI Security Engineer, der unser Beratungsteam verstärkt und unseren Kunden Cybersecurity-Lösungen bereitstellt.

Über die Rolle: Wir suchen einen ML Cybersecurity Engineer (Consultant) zur Verstärkung unseres Beratungsteams, der für die Identifizierung und Minderung von Sicherheitslücken, die spezifisch für KI-Modelle und Daten sind, verantwortlich ist. Diese Rolle erfordert fundierte Kenntnisse in Cybersicherheitspraktiken, Cloud-Computing und/oder KI-Frameworks, um die spezifischen Sicherheitsherausforderungen der KI zu bewältigen. Sie arbeiten mit Kunden zusammen, um sichere KI- und Datenarchitekturen zu implementieren, Risikofaktoren zu bewerten und Empfehlungen zu Best Practices für ethischen und sicheren KI-Einsatz zu geben. Ideale Kandidaten haben einen Hintergrund in Cybersicherheit und/oder KI und sollten ein starkes Interesse daran haben, beide Bereiche im Rahmen der Beratung zu vereinen.

Aufgaben:

1. Durchführung detaillierter Sicherheitsbewertungen von KI-Modellen, mit Fokus auf Risiken wie Modellvergiftung, Prompt Injection und unbefugten Zugriff, um die Integrität der Daten und die Zugangskontrolle zu schützen.
2. Entwicklung von Strategien zur Echtzeit-Überwachung und Vorfallreaktion, einschließlich der Analyse von Protokollen für KI-Systeme, um proaktive Verteidigungsmaßnahmen gegen KI-spezifische Bedrohungen sicherzustellen.
3. Implementierung verantwortungsvoller KI-Frameworks durch Fairness-Audits, Bias-Analysen und Überprüfungen der Erklärbarkeit von KI, um ethischen Richtlinien gerecht zu werden.
4. Design von automatisierten Bedrohungserkennungssystemen mithilfe KI-gesteuerter Tools zur kontinuierlichen Stärkung von Sicherheitsmodellen.
5. Schutz von geistigem Eigentum und KI-generierten Ausgaben durch sichere Zugangsschichten, Inhaltsüberprüfungsmethoden und Wasserzeichen.
6. Durchführung von Code-Sicherheitsscans und Optimierung von Workflows mit fortschrittlichen KI-Sicherheitstools, um die Einhaltung von Sicherheitsstandards zu gewährleisten.
7. Zusammenarbeit mit Kunden zur Ermittlung von Sicherheitsanforderungen, Bereitstellung präziser und umsetzbarer Sicherheits-Empfehlungen und Beratung zu KI-Sicherheits-Frameworks.

Requirements

1. Education: Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Cybersecurity, AI, Data, or a related field.
2. Technical Background: Proven experience in cybersecurity and/or AI, with a strong interest in securing AI solutions. Previous experience in AI model development, adversarial testing, security assessments particularly within AI contexts, cybersecurity analytics is a plus.
3. Client-Facing Experience: Strong interpersonal and communication skills, with experience in a consulting or client-facing role. Ability to translate complex technical findings into clear, actionable insights for diverse client audiences.
4. Understanding of AI Security Threats: Familiarity with AI-specific vulnerabilities, such as model poisoning, prompt injections, and data obfuscation.
5. Monitoring and Observability Skills: Hands-on experience with monitoring and observability platforms (e.g., Splunk, ELK Stack) is beneficial.
6. Knowledge of Responsible AI Practices: Experience with explainable AI, fairness audits, and ethical AI practices.
7. Analytical Skills: Strong ability to analyze security findings, conduct AI-driven threat assessments, and report insights effectively.
8. Programming Skills: Proficiency in Python, with experience in AI/ML frameworks (e.g., TensorFlow, PyTorch) and cybersecurity tools (e.g., Metasploit, Nmap) preferred.
9. Cloud Computing: Proficiency with cloud Frameworks (AWS, Azure), with a focus on securing machine learning workloads.

Preferred Qualifications:

1. Certifications in security (e.g., CISSP, CEH, Security+) and/or relevant Cloud Computing certifications
2. Understanding and expertise on the EU AI Act
3. Familiarity with zero-trust architectures for AI systems.

Perks and Benefits:

1. Opportunity to work with diverse clients across multiple industries.
2. Competitive salary and performance bonuses.
3. Choice of the hardware between MacBooks/Windows and iPhones/Android.
4. Access to cutting-edge AI security technologies.
5. Professional development and continuous learning opportunities.
6. Flexible work arrangements.