Cloud Security Researcher

Описание Upwind — это платформа облачной безопасности нового поколения, которая использует контекст времени выполнения для выявления и приоритизации действительно важных рисков. Наши сенсоры на базе eBPF и безагентное обнаружение состояния дают нам уникальное представление о облачных средах — от первого коммита до рабочего приложения. Мы ищем исследователя облачной безопасности, который присоединится к команде исследования платформы. Это шанс полностью сформировать платформу — расширить ее возможности, определить, как она оценивает риски, и создать ИИ-системы, которые действуют на основе обнаруженных данных. Что вы будете делать Интегрировать новые системы и домены — от облачных сервисов до инструментов shift-left и ИИ-провайдеров — моделировать их данные, анализировать и обогащать контекстом со всей платформы для получения значимых сведений. Составлять карты векторов рисков, строить модели угроз и преобразовывать их в действенные рекомендации по состоянию. Определять, как платформа должна оценивать риски, продвигая управление состоянием за пределы статических правил к динамическим подходам, таким как обход графа и анализ достижимости. Формировать применение ИИ поверх результатов платформы — от агентных систем для получения сведений, анализа контекста и исправления до более умной приоритизации и предотвращения. Руководить исследовательскими инициативами от начала до конца, работая с продуктом и инженерами над внедрением новых возможностей. Требования 5+ лет в области исследования безопасности, облачной безопасности или DevSecOps Практический опыт работы хотя бы с одним крупным облачным провайдером (AWS, GCP или Azure), включая его сервисы идентификации и данных. Глубокое понимание современных сред DevOps: конвейеры CI/CD, инфраструктура как код, контейнеры и Kubernetes. Практические навыки программирования (например, Python) и уверенное владение языками запросов (например, SQL), а также понимание потоков данных. Способность самостоятельно вести исследовательские инициативы в быстро меняющейся среде. Отличное знание английского языка (письменного и устного). Преимущества Опыт создания систем на базе ИИ/LLM или агентных систем, или обеспечения безопасности ИИ/ML конвейеров. Опыт работы с DSPM, классификацией данных или инструментами обеспечения безопасности данных. Опыт в области безопасности цепочек поставок (SBOM, безопасность зависимостей и артефактов). Вклад в open-source проекты, опубликованные исследования или доклады на конференциях