Staff AI Security Engineer

🕒 vor 16 Tagen

🏄 California – Remote

🏄 California – Remote

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

👮‍♂️ IT-Sicherheitsingenieur

🦅 H1B-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit H1B-Visa gesponsert.

👻 Geisterscore 10%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Veeam Software

WebsiteLinkedInAlle Stellen

1001 - 5000 Mitarbeiter

Gegründet 2006

💼 Beratung

📦 Logistik

☁️ SaaS

💰 €500.000.000 Private Equity Round im 2019-01

Consulting • Logistics • SaaS

Veeam Software ist ein globaler Marktführer für Datenresilienz und -schutz und bietet selbstverwaltete Datensicherungssoftware für Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen. Die Veeam Data Platform stellt umfassende Lösungen für Datensicherung, Wiederherstellung und Sicherheit bereit und setzt auf Zero-Trust-Prinzipien sowie KI-gestützte Tools für Data Intelligence. Das Angebot von Veeam umfasst sichere Backup- und Storage-Services für Plattformen wie Microsoft 365, AWS und Google Cloud und unterstützt unterschiedlichste Workloads in virtuellen, physischen und SaaS-Umgebungen. Mit einem starken Ruf für Innovation und hohem Kundenvertrauen bedient Veeam ein breites Spektrum an Branchen und sorgt für Datenresilienz gegenüber Störungen wie Ransomware-Angriffen. Die Lösungen ermöglichen Unternehmen Datenfreiheit, sichere Speicherung und effizientes Management und untermauern die Position als ein führender Anbieter von Enterprise-Backup- und -Wiederherstellungssoftware weltweit.

Beschreibung

• Design and ship data-handling controls, code, filters, and infrastructure guardrails for internal AI tooling and product AI features • Redact sensitive data from prompts, model context, logs, and outputs before third-party model-provider access • Build and productionize AI-enhanced vulnerability reduction integrated with CI/CD • Surface real security defects with low false-positive rates and recommend or apply remediation • Publish and evolve self-serve secure-LLM-use patterns for engineering teams • Threat-model internal AI tools for prompt injection, indirect prompt attacks, model exfiltration, and agent-tool boundary weaknesses • Partner with the red team to address findings and build fixes and guardrails • Partner with Compliance on auditor-facing evidence for AI-assisted controls and human-review requirements • Contribute AI-security expertise to vulnerability management, supply-chain risk reduction, code-owner routing, and compliance evidence programs • Set direction on emerging LLM security tools and AI-forward workflows, deciding what to adopt, skip, or build in-house

🎯 Anforderungen

• 10+ years across security and engineering, with recent focus on AI/ML systems in production • Hands-on experience shipping controls operating on LLM inputs and outputs, including redaction, filtering, output validation, and prompt-injection defense • Experience building and tuning detection systems for PII and secrets across large, messy datasets • Ability to choose between regex rules, trained classifiers, and LLM detection based on cost, latency, and accuracy • Track record of taking AI/security work from concept to production, including developer-trust and false-positive management • Strong cloud security fundamentals across Azure and AWS, including RBAC, secret management, key handling, and network egress controls • Ability to turn LLM safety questions into reusable mechanisms such as PR-template scoring rubrics, lint rules, or approval gates • Comfort building and hardening security tooling in Python and Go • Familiarity with SOC 2 Type 2, ISO 27001, FedRAMP, and HITRUST evidentiary expectations • Hands-on experience with agentic AI development environments such as Claude Code, Cursor, and GitHub Copilot Enterprise • Demonstrable track record of shipping production code through a portfolio, open-source contributions, or internal build history • Familiarity with LLM attack techniques, traditional AppSec or SAST, Azure OpenAI enterprise data-handling controls, LLM governance patterns, and developer-workflow security-tool integration are bonus skills

🏖️ Vorteile

• Unlimited paid time off • 12 paid holidays, including 4 global VeeaMe Days for self-care • 24 paid volunteer hours annually through Veeam Cares • Paid parental leave: 8 weeks for all parents, 16 weeks for birthing parents • Medical, dental, and vision coverage starting on your first day • Mental health support, therapy sessions, and digital wellness tools via the Employee Assistance Program • 401(k) retirement plan with company matching contributions • Fertility, adoption, and surrogacy support through Maven • AirVet: 24/7 virtual veterinary care at no cost • Legal services, identity protection, and supplemental health insurance options • Tax-advantaged spending accounts for healthcare, dependent care, and commuting • Learning and growth opportunities through LinkedIn Learning, O’Reilly, mentoring, workshops, and Global Day of Learning