Offensive Security Engineer

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Wraithwatch

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11 - 50 employés

Fondée en 2023

🔒 Cybersecurity

🤝 B2B

💰 €8 000 000 Seed Round - Wraithwatch en 2023-10

Cybersecurity • B2B

Wraithwatch est une entreprise de cyberdéfense de niveau militaire qui déploie des essaims autonomes offensifs/défensifs pour cartographier les réseaux, traquer les menaces et générer des défenses à la vitesse de la machine pour les États-Unis et leurs alliés. Leur plate-forme assure la chasse aux menaces de manière autonome à travers les index SIEM, une analyse contextuelle des surfaces d'attaque via un jumeau numérique, ainsi que la génération et l'exécution automatique de plans de contrôle pour renforcer les environnements et répondre aux incidents. Wraithwatch cible des institutions critiques, y compris le gouvernement fédéral, l'aérospatial et la défense, le nucléaire et la fabrication avancée, tout en mettant l'accent sur l'analyse sans risque pour la production et une remédiation rapide et automatisée.

Description

• Continuously harden Wraithwatch (the company and product) against advanced threats. • Teach the system your expert attack tradecraft and have it evolve to execute it on its own. • Build and ship things on the daily with the core product engineers.

🎯 Exigences

• 5+ years professional experience conducting complex penetration testing assessments in commercial or government environments. • Deep, hands-on understanding of the current landscape of offensive cyber tradecraft (in memory, fileless attacks, beacon object files, malleable C2, modern initial access vectors, emerging EDR bypasses, etc). • Experience implementing or assisting with the implementation of enterprise / corporate security controls such as anti-malware policies, identity and access controls, detection engineering, device management, or similar. • Interest in adapting AI to red teaming / penetration testing use cases. This is a hard requirement. • Interest in modern machine learning or artificial intelligence capabilities, especially emerging subsets of Generative AI such as agentic behavior, tool calling, knowledge graph integration, retrieval augmented generation, etc. • Ability to deal with ambiguity and learn new technologies quickly. • Willingness to work extended hours and weekends as needed.