Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
Huntress
Соединенные Штаты1 месяц назад
165 000 – 190 000 USD
в год
Грейд
Senior
Опыт работы
от 6 лет
Формат работы
Удалённо
Тип занятости
Полная занятость
Уровень английского
B2, выше среднего
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Киберпреступность растет, и все больше компаний сталкиваются с угрозами, которые раньше были нацелены только на крупнейшие организации. Это заставляет защитников, таких как мы, работать на высшем уровне и усиливает нашу потребность в хороших людях, которые хотят оказать значимое влияние. Основанная в 2015 году бывшими киберспециалистами АНБ, Huntress — это команда, работающая в удаленном режиме, стремящаяся сделать кибербезопасность корпоративного уровня доступной для бизнеса любого размера. Мы тесно сотрудничаем с группами по безопасности и поставщиками услуг, защищающими сложные среды, которым часто не хватает времени или штата для решения всех задач. Вот почему мы разрабатываем наши технологии собственными силами и поддерживаем их круглосуточным центром операций по безопасности (SOC) под управлением человека. В результате наша платформа никогда не отключается от экспертов, которые ею управляют, обеспечивая защиту наших клиентов. В настоящее время Huntress обеспечивает безопасность более 6 миллионов конечных точек и 16 миллионов идентификаторов по всему миру. Эти цифры продолжают расти, поскольку все больше компаний полагаются на нас, чтобы помочь нести бремя и работать с большей уверенностью. Каждый день вы можете увидеть эту приверженность в том, как мы поддерживаем наших клиентов и как мы помогаем друг другу. Отчетность: Директору по инжинирингу Местоположение: Только удаленная работа в США
Huntress создает Agentic SOC. Когда наш конвейер обнаружения выдает сигнал, агент на основе LLM подхватывает его и расследует от начала до конца. Он собирает телеметрию по нашим продуктам, реконструирует произошедшее и принимает обоснованное решение о том, является ли активность злонамеренной. Со временем он возьмет на себя больше работы, переходя от решения обычных случаев к быстрым действиям при обнаружении атаки и передаче аналитикам дел с уже собранными доказательствами. Эта система призвана дополнить наших аналитиков, а не заменить их. Она снимает с них объемную, повторяющуюся работу, чтобы они могли сосредоточиться на сложных случаях и прямых вторжениях, где человеческий опыт имеет первостепенное значение. Она также снижает трудоемкость в остальное время дня, используя LLM для предварительной обработки вывода инструментов, которые аналитики используют постоянно, так что они начинают с ясной картины, а не с необработанной телеметрии. Это не чат-бот, прикрепленный к панели мониторинга. Система ежедневно расследует большой объем сигналов в тысячах клиентских организаций. Многие сигналы безвредны, но некоторые являются активными вторжениями, где счет идет на минуты. Телеметрия, которую читает система, поступает из сред, где действуют злоумышленники. Поскольку система принимает реальные решения, такие как закрытие расследования или изоляция узла, она должна быть правильной, должна показывать свою работу и должна знать, когда передать дело человеку. В качестве старшего инженера-программиста в команде Agentic SOC вы будете создавать и поставлять основные части этой системы. Вы будете тесно сотрудничать с техническими руководителями команды, SOC-аналитиками, продуктовыми исследователями и менеджерами по продуктам. Вы будете отвечать за значительные части от начала до конца, от неопределенной проблемы до производственной функции, работу которой вы сможете продемонстрировать. Мы в полной мере используем инструменты для написания кода с использованием ИИ, чтобы вы могли ускорить свою разработку. Мы не ограничиваем использование токенов. Мы ожидаем, что вы будете ответственно использовать ИИ и все инструменты. Создание системы расследования. Вы проектируете, создаете и поставляете компоненты, которые делают возможным агентное расследование: инструменты, которые агенты используют для запроса телеметрии, логику, которая управляет расследованием, и структурированный вывод, подкрепленный доказательствами, который видят аналитики и клиенты. Преобразование экспертизы аналитика в поведение агента. Вы будете работать с SOC-аналитиками и продуктовыми исследователями, чтобы понять, как они триажируют и расследуют определенный тип сигнала, а затем кодировать это в то, что ищет агент, что он собирает и как он объясняет свои выводы. Снятие нагрузки с аналитиков. Вы создаете функции на основе LLM, которые предварительно обрабатывают вывод инструментов, ежедневно используемых аналитиками. Они обобщают, коррелируют и выделяют наиболее важное, чтобы аналитики тратили время на принятие решений, а не на сбор данных. Измерение того, что вы поставляете. Вы создаете и расширяете оценки, которые показывают нам, становится ли система лучше или хуже, и подкрепляете свои изменения доказательствами, а не горсткой эффектных примеров. Создание с учетом безопасности. Агент читает данные, подверженные влиянию злоумышленников, работает в тысячах клиентских арендаторов и может принимать меры в клиентских средах. Вы думаете о том, как то, что вы создаете, может быть использовано неправильно или подвергнуто манипуляциям, и проектируете это. Создание для производства. Вы пишете надежный, наблюдаемый, экономичный код, который хорошо ведет себя, когда модели работают медленно, неправильно или недоступны. Вы эксплуатируете то, что создаете, и помогаете поддерживать работоспособность системы по мере появления новых обнаружений и продуктов. Сотрудничество и повышение уровня. Вы даете вдумчивые обзоры кода, помогаете товарищам по команде преодолевать трудности, делитесь тем, что узнали о создании с LLM, и участвуете в технических обсуждениях и обзорах дизайна с четким обоснованием компромиссов. Баланс строгости и прагматизма. Вы знаете, когда нужно быстро прототипировать, чтобы что-то узнать, а когда нужно замедлиться, потому что цена ошибки высока.
6+ лет профессионального опыта разработки программного обеспечения, включая создание и эксплуатацию производственных серверных систем. Опыт создания приложений с использованием LLM, включая использование инструментов, структурированный вывод, проектирование промптов и контекста, а также оценку. Опыт вывода агентов в производство является большим плюсом. Понимание того, как сбоят системы на основе LLM, и хорошие привычки тестирования и отладки недетерминированного поведения. Прочные основы серверной разработки, включая API, фоновые задачи и очереди, конкурентность, реляционные базы данных, такие как Postgres, и хранилища данных, такие как Redis. Отличные навыки в одном или нескольких серверных языках и способность быстро осваивать новые. Наш основной стек — Ruby on Rails. Опыт работы с Rails не требуется, и мы ожидаем, что вы свободно им овладеете. Осведомленность о безопасности: вы думаете о недоверенном вводе, контроле доступа и поддержании данных одного клиента отдельно от данных другого. Любопытство к тому, как думают и работают аналитики безопасности, и готовность проводить реальное время, учась у них. Опыт работы с AWS, Azure или другими облачными средами. Опыт работы с инструментами для написания кода с использованием ИИ, такими как Claude Code. Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук или инженерии или эквивалентный опыт. Опыт работы в SOC, реагирования на инциденты, поиска угроз или разработки систем обнаружения, или создания для них. Это не требуется, но очень помогает, поскольку мы строим эти рабочие процессы в соответствии с тем, как наши аналитики на самом деле расследуют.
Знакомство с телеметрией конечных точек, идентификаторов и Microsoft 365, а также с тактикой злоумышленников (например, MITRE ATT&CK). Опыт создания конвейеров оценки или наборов данных для систем ML или LLM. Опыт работы с Ruby on Rails.
Вознаграждение: Базовая зарплата от $165 000 до $190 000 плюс премия и опционы 100% удаленная рабочая среда — с момента основания в 2015 году. Щедрая политика оплачиваемого отпуска, включая отпуск по беременности и родам, больничные и оплачиваемые праздники. 12 недель оплачиваемого отпуска по уходу за ребенком. Высококонкурентные и комплексные планы медицинского, стоматологического и офтальмологического страхования. 401(k) с 5% взносом независимо от взноса сотрудника. Планы страхования жизни и от нетрудоспособности. Опционы на акции для всех штатных сотрудников. Единовременная компенсация в размере 500 долларов США на обустройство/обновление домашнего офиса. Ежегодный бюджет на образование и помощь в профессиональном развитии. Ежемесячная цифровая компенсация в размере 75 долларов США. Доступ к платформе BetterUp для коучинга, личного и профессионального роста. Huntress стремится создать культуру инклюзивности, где каждый член нашей команды ценится, имеет свой голос и получает возможность приходить на работу каждый день таким, какой он есть.
What We Do:
Cybercrime is growing, and more businesses are getting hit by threats that used to target only the biggest organizations. That pushes defenders like us to operate at the highest level, and it deepens our need for good people who want to make a meaningful impact.
Founded in 2015 by former NSA cyber operators, Huntress is a remote-first team working to make enterprise-grade cybersecurity accessible to businesses of all sizes. We work closely with security teams and service providers protecting complex environments, often without the time or headcount to handle it all. That’s why we build our technology in-house and back it with a 24/7 human-led Security Operations Center (SOC). As a result, our platform is never disconnected from the experts who manage it, ensuring our customers' protection.
Huntress now secures more than 6M endpoints and 16M identities worldwide. Those numbers keep growing because more businesses rely on us to help carry the load and operate with more confidence. Every day, you can see that commitment in how we stand with our customers and how we show up for each other.
Reports to: Director, Engineering
Location: Remote US, Only
Compensation: $165,000 to $190,000 base plus bonus and equity
What You’ll Do:
Huntress is building an Agentic SOC. When our detection pipeline raises a signal, an LLM-based agent picks it up and investigates it end-to-end. It gathers telemetry across our products, reconstructs what happened, and makes a well-documented determination about whether the activity is malicious. Over time, it will take on more of the work itself, growing from resolving routine cases to acting fast when it finds an attack and handing analysts cases with the evidence already assembled.
This system is meant to augment our analysts, not replace them. It takes the high-volume, repetitive work off their plates so they can focus on complex cases and hands-on keyboard intrusions where human expertise matters most. It also reduces toil in the rest of their day by using LLMs to pre-process the output of the tools analysts use constantly, so they start from a clear picture instead of raw telemetry.
This isn’t a chatbot bolted onto a dashboard. The system investigates a large volume of signals a day across thousands of customer organizations. Many signals are benign, but some are live intrusions where minutes matter. The telemetry the system reads comes from environments where attackers are actively operating. Because the system makes real decisions, like closing an investigation or isolating a host, it has to be right, it has to show its work, and it has to know when to hand off to a person.
As a Senior Software Engineer on the Agentic SOC team, you’ll build and ship core parts of this system. You’ll work closely with the team’s technical leads, SOC analysts, product researchers, and product managers. You’ll own significant pieces end-to-end, from an ambiguous problem to a production feature you can show is working.
We make full use of AI coding tools to enable you to accelerate your development. We don’t cap token usage. We expect you to use AI and all tools responsibly.
Responsibilities:
Build the investigation system. You design, build, and ship the components that make agentic investigation work: the tools agents use to query telemetry, the logic that drives an investigation, and the structured, evidence-backed output that analysts and customers see.
Turn analyst expertise into agent behavior. You sit with SOC analysts and product researchers to understand how they triage and investigate a given kind of Signal, then encode that into what the agent looks for, what it gathers, and how it explains its conclusions.
Take toil off analysts’ plates. You build LLM-powered features that pre-process the output of tools analysts use every day. They summarize, correlate, and highlight what matters, so analysts spend their time on judgment instead of assembly.
Measure what you ship. You build and extend the evaluations that tell us whether the system is getting better or worse, and you back your changes with evidence rather than a handful of good-looking examples.
Build with a security mindset. The agent reads attacker-influenced data, runs across thousands of customer tenants, and can take action in customer environments. You think about how what you build could be misused or manipulated, and you design for it.
Build for production. You write reliable, observable, cost-conscious code that behaves well when models are slow, wrong, or unavailable. You operate what you build and help keep the system healthy as new detections and products come online.
Collaborate and raise the bar. You give thoughtful code reviews, help teammates get unstuck, share what you learn about building with LLMs, and contribute to technical discussions and design reviews with clear reasoning about tradeoffs.
Balance rigor with pragmatism. You know when to prototype quickly to learn something and when to slow down because the cost of being wrong is high.
What You Bring To The Team:
6+ years of professional software development experience, including building and operating production backend systems
Experience building applications with LLMs, including tool use, structured output, prompt and context design, and evaluation. Experience shipping agents to production is a strong plus
An understanding of how LLM-based systems fail, and good habits for testing and debugging non-deterministic behavior
Solid backend fundamentals, including APIs, background jobs and queues, concurrency, relational databases such as Postgres, and data stores such as Redis
Strong skills in one or more backend languages and the ability to pick up new ones quickly. Our primary stack is Ruby on Rails. Prior Rails experience isn’t required, and we expect you to become fluent in it
Security awareness: you think about untrusted input, access control, and keeping one customer’s data separate from another’s
Curiosity about how security analysts think and work, and a willingness to spend real time learning from them
Experience with AWS, Azure, or other public cloud environments
Experience with AI coding tools, such as Claude Code
BS or MS in Computer Science or Engineering, or equivalent experience
Bonus Points:
Experience working in or building for a SOC, incident response, threat hunting, or detection engineering. It isn’t required, but it helps a lot, because we build these workflows around how our analysts actually investigate
Familiarity with endpoint, identity, and Microsoft 365 telemetry and with attacker tradecraft (e.g., MITRE ATT&CK)
Experience building evaluation pipelines or datasets for ML or LLM systems
Experience with Ruby on Rails
What We Offer:
100% remote work environment - since our founding in 2015
Generous paid time off policy, including vacation, sick time, and paid holidays
12 weeks of paid parental leave
Highly competitive and comprehensive medical, dental, and vision benefits plans
401(k) with a 5% contribution regardless of employee contribution
Life and Disability insurance plans
Stock options for all full-time employees
One-time $500 reimbursement for building/upgrading home office
Annual allowance for education and professional development assistance
$75 USD/month digital reimbursement
Access to the BetterUp platform for coaching, personal, and professional growth
Huntress is committed to creating a culture of inclusivity where every single member of our team is valued, has a voice, and is empowered to come to work every day just as they are.
We do not discriminate based on race, ethnicity, color, ancestry, national origin, religion, sex, sexual orientation, gender identity, disability, veteran status, genetic information, marital status, or any other legally protected status.
We do discriminate against hackers who try to exploit businesses of all sizes.
Accommodations:
If you require reasonable accommodation to complete this application, interview, or pre-employment testing or participate in the employee selection process, please direct your inquiries to . Please note that non-accommodation requests to this inbox will not receive a response.
Huntress uses artificial intelligence tools to assist in reviewing and evaluating job applications, including resume screening, skills assessment, and candidate matching and comparisons. These AI tools support our human recruiters in the initial review process, but do not make final hiring decisions without human involvement. By submitting your application, you acknowledge this use of AI in our recruitment process. Please review our Candidate Privacy Notice for more details on our practices and your data privacy rights.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 149 000 до 177 000