
11 - 50 Mitarbeiter
Gegründet 2024
🔒 Cybersecurity
🏢 Unternehmen
Cybersecurity • AI • Enterprise
Maze ist ein Cybersecurity-Unternehmen, das Agentic AI einsetzt, um Schwachstellen in Cloud-Umgebungen zu verwalten und zu mindern. Durch die Automatisierung der Untersuchung und Priorisierung von Schwachstellen hilft Maze Unternehmen, kritische Schwachstellen zu identifizieren, bevor sie von Angreifern ausgenutzt werden können. Der innovative Ansatz reduziert das Backlog an Schwachstellen signifikant, fokussiert die dringendsten Sicherheitsrisiken und ermöglicht effiziente Remediation-Workflows.
🕒 vor 9 Monaten
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
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11 - 50 Mitarbeiter
Gegründet 2024
🔒 Cybersecurity
🏢 Unternehmen
Cybersecurity • AI • Enterprise
Maze ist ein Cybersecurity-Unternehmen, das Agentic AI einsetzt, um Schwachstellen in Cloud-Umgebungen zu verwalten und zu mindern. Durch die Automatisierung der Untersuchung und Priorisierung von Schwachstellen hilft Maze Unternehmen, kritische Schwachstellen zu identifizieren, bevor sie von Angreifern ausgenutzt werden können. Der innovative Ansatz reduziert das Backlog an Schwachstellen signifikant, fokussiert die dringendsten Sicherheitsrisiken und ermöglicht effiziente Remediation-Workflows.
• Skalierung von Data-Labeling-Operationen: Leitung großvolumiger Kennzeichnungs- und Validierungsarbeiten für Schwachstellen. • Produktentwicklung durch Forschungserkenntnisse vorantreiben: Muster und Erkenntnisse aus Ihrer Arbeit in umsetzbare Produktverbesserungen überführen. • Zusammenarbeit mit dem Sicherheitsforschungsteam: Einheitlichkeit bei Kennzeichnungsstandards sicherstellen und Forschungsergebnisse teilen. • Tiefgehende Schwachstellenforschung: Durchführung umfassender Untersuchungen zu Cloud-Schwachstellen, die EC2-Images, Docker-Container und Cloud-Infrastrukturen betreffen. • Verbesserung der Genauigkeit von KI-Modellen: Fachliches Feedback über Labeling-Tools geben, das das Verständnis von Schwachstellenkontexten in KI-Modellen verbessert. • Technische Untersuchungen und Analysen: Erstellung detaillierter technischer Berichte zu Exploitation-Techniken, Angriffsvektoren und Behebungsstrategien. • Nutzung externer Sicherheitsinformationen: Integration von Erkenntnissen aus CVE-Datenbanken und Threat-Intelligence-Quellen zur Anreicherung der Ergebnisse. • Beitrag zur fachlichen Vordenerschaft: Unterstützung der externen Präsenz durch technische Blogbeiträge und Konferenzvorträge.
• Expertise in Sicherheitsforschung: Mindestens 5 Jahre praktische Erfahrung im Sicherheitsbereich mit nachweislichem Hintergrund in der Schwachstellenforschung. • Fundierte Kenntnisse in Cloud-Sicherheit: Tiefgehendes Wissen zu AWS-Sicherheit, Schwachstellen in Cloud-Infrastrukturen, Container-Sicherheit und cloud-nativen Angriffsvektoren. • Technische Untersuchungsfähigkeiten: Ausgeprägte Programmier- und Scripting-Fähigkeiten (Python, Go oder vergleichbar). • Analytische Exzellenz: Nachgewiesene Fähigkeit, komplexe Sicherheitsdaten zu analysieren und technische Ergebnisse verständlich zu kommunizieren. • Produktorientierung: Erfahrung darin, Sicherheitserkenntnisse in Produktanforderungen zu überführen. • Integration externer Informationen: Erfahrung im Umgang mit Schwachstellendatenbanken, Security-Advisory-Feeds und Threat-Intelligence-Quellen. • Kooperative Arbeitsweise: Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, effektiv mit Kolleg:innen aus der Sicherheitsforschung zusammenzuarbeiten. • Arbeiten in hoher Stückzahl: Sicherheit im systematischen Kennzeichnen bei gleichbleibender Genauigkeit und Detailorientierung. • Wünschenswerte Zusatzqualifikationen: Erfahrung mit AI/ML-Sicherheit oder der Arbeit mit KI-generierten Sicherheitsbefunden; Erfahrung in Unternehmen für Sicherheitstools oder beim Aufbau von Sicherheitsprodukten; Expertise in spezifischen Methoden und Frameworks der Schwachstellenforschung; Open-Source-Beiträge zu Sicherheitstools oder Forschungsprojekten; Erfahrung in der Erstellung von Inhalten im Sicherheitsbereich (Blogs, Vorträge, Forschungsarbeiten); Branchenzertifizierungen (CISSP, OSCP, AWS Security usw.).
• Ambitionierte Herausforderung: Wir nutzen generative KI (LLMs und Agenten), um einige der drängendsten Herausforderungen der Cloud-Sicherheit zu lösen. • Expertenteam: Wir sind ein Team praxisorientierter Führungskräfte mit Erfahrung in Big Tech und Scale-ups. • Wachsende Funktion für Sicherheitsforschung: Treten Sie einem kollaborativen Sicherheitsforschungsteam bei, in dem Sie mit weiteren Expert:innen zusammenarbeiten, Erkenntnisse teilen und gemeinsam gestalten, wie unsere KI-Plattform Sicherheitsbedrohungen in großem Maßstab erkennt. • Wirksame Arbeit: Ihre Sicherheitsforschung und Kennzeichnungsarbeit wird unmittelbar dazu beitragen, wie Tausende von Organisationen Cloud-Sicherheitsbedrohungen verstehen und darauf reagieren. • Produktbeeinflussung: Ihre täglichen Forschungserkenntnisse werden Produktstrategie und -entwicklung direkt beeinflussen und Ihnen eine Stimme beim Aufbau der nächsten Generation KI-gestützter Sicherheitstools geben. • Pionierarbeit in KI-nativer Sicherheit: Helfen Sie mit, den Goldstandard für KI-unterstützte Schwachstellenforschung zu etablieren und zu definieren, wie menschliche Sicherheitsexpertise Machine-Learning-Modelle im Cybersecurity-Bereich verbessert.
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