Inżynier ds. Cyberbezpieczeństwa (APP)
SQUARE ONE RESOURCES sp. z o.o.
⚲ Warszawa
Do uzgodnienia
Wymagania
- YOLO
- Transformer
- Adversarial Robustness Toolbox
- TensorRT
- OpenVINO
- ONNX
- ROS2
- C
- C++
- Python
- GPU
- NPU / hardware accelerators
- CSSLP
- DO-178C
- doświadczenie z Edge AI
- doświadczenie w środowiskach Object Detection / Classification
Opis stanowiska
Nasze wymagania:
Wykształcenie wyższe informatyczne, kryptograficzne lub pokrewne.
Praktyczne zrozumienie architektury sieci neuronowych (YOLO, Transformerów) wykorzystywanych do rozpoznawania i identyfikacji obiektów.
Znajomość specyficznych podatności modeli AI i metod obrony przed nimi (np. biblioteki takie jak Adversarial Robustness Toolbox - ART).
Doświadczenie z frameworkami AI optymalizowanymi pod hardware (TensorRT, OpenVINO, ONNX).
Znajomość architektury ROS / ROS2 (w tym mechanizmów SROS2 – Secure ROS).
Biegła znajomość języków C / C++ (pod kątem bezpiecznego kodowania, np standardy MISRA C) oraz Python (do analizy danych i AI).
Mile widziane:
Doświadczenie w pracy z platformami sprzętowymi GPU lub dedykowanymi akceleratorami NPU w kontekście optymalizacji oprogramowania.
Certyfikaty branżowe, np.: CSSLP (Certified Secure Software Lifecycle Professional) lub pokrewne.
Znajomość norm dotyczących tworzenia bezpiecznego oprogramowania dla systemów krytycznych (np. DO-178C).
Zdolność do pracy w interdyscyplinarnym zespole z programistami embedded i inżynierami AI.
O projekcie:
Projekt dotyczy rozwoju i zabezpieczania systemów Edge AI wykorzystywanych w sektorze obronnym. Glówne zadania obejmuja ochrone modeli glebokiego uczenia (Object Detection/Classification) przed atakami typu Adversarial Attacks, Data Poisoning i Model Inversion, analize podatnosci aplikacji oraz zabezpieczanie komunikacji w srodowisku ROS2.
Zakres obowiązków:
Ochrona modeli głębokiego uczenia (Object Detection/Classification) przed Atakami Wrogimi (Adversarial Attacks), zatruwaniem danych (Data Poisoning) oraz odwracaniem modeli (Model Inversion).
Współpraca przy tworzeniu standardów bezpieczeństwa dla modułów przetwarzania brzegowego (Edge AI) w warstwie oprogramowania.
Analiza podatności w aplikacjach oraz zabezpieczanie komunikacji aplikacyjnej (np. ROS2).
Oferujemy:
Stabilne zatrudnienie w polskiej firmie działającej na rynkach międzynarodowych.
Konkurencyjne wynagrodzenie.
Przyjazną atmosferę pracy.
Elastyczne godziny pracy.
Wykształcenie wyższe informatyczne, kryptograficzne lub pokrewne.
Praktyczne zrozumienie architektury sieci neuronowych (YOLO, Transformerów) wykorzystywanych do rozpoznawania i identyfikacji obiektów.
Znajomość specyficznych podatności modeli AI i metod obrony przed nimi (np. biblioteki takie jak Adversarial Robustness Toolbox - ART).
Doświadczenie z frameworkami AI optymalizowanymi pod hardware (TensorRT, OpenVINO, ONNX).
Znajomość architektury ROS / ROS2 (w tym mechanizmów SROS2 – Secure ROS).
Biegła znajomość języków C / C++ (pod kątem bezpiecznego kodowania, np standardy MISRA C) oraz Python (do analizy danych i AI).
Mile widziane:
Doświadczenie w pracy z platformami sprzętowymi GPU lub dedykowanymi akceleratorami NPU w kontekście optymalizacji oprogramowania.
Certyfikaty branżowe, np.: CSSLP (Certified Secure Software Lifecycle Professional) lub pokrewne.
Znajomość norm dotyczących tworzenia bezpiecznego oprogramowania dla systemów krytycznych (np. DO-178C).
Zdolność do pracy w interdyscyplinarnym zespole z programistami embedded i inżynierami AI.
O projekcie:
Projekt dotyczy rozwoju i zabezpieczania systemów Edge AI wykorzystywanych w sektorze obronnym. Glówne zadania obejmuja ochrone modeli glebokiego uczenia (Object Detection/Classification) przed atakami typu Adversarial Attacks, Data Poisoning i Model Inversion, analize podatnosci aplikacji oraz zabezpieczanie komunikacji w srodowisku ROS2.
Zakres obowiązków:
Ochrona modeli głębokiego uczenia (Object Detection/Classification) przed Atakami Wrogimi (Adversarial Attacks), zatruwaniem danych (Data Poisoning) oraz odwracaniem modeli (Model Inversion).
Współpraca przy tworzeniu standardów bezpieczeństwa dla modułów przetwarzania brzegowego (Edge AI) w warstwie oprogramowania.
Analiza podatności w aplikacjach oraz zabezpieczanie komunikacji aplikacyjnej (np. ROS2).
Oferujemy:
Stabilne zatrudnienie w polskiej firmie działającej na rynkach międzynarodowych.
Konkurencyjne wynagrodzenie.
Przyjazną atmosferę pracy.
Elastyczne godziny pracy.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Praktyczne zrozumienie architektury sieci neuronowych (YOLO, Transformerów) wykorzystywanych do rozpoznawania i identyfikacji obiektów.
Oczekuje się, że kandydat nie tylko zna teoretycznie te architektury, ale potrafi je zastosować w praktyce, co może oznaczać konieczność implementacji lub modyfikacji istniejących modeli.
🔴
Znajomość specyficznych podatności modeli AI i metod obrony przed nimi (np. biblioteki takie jak Adversarial Robustness Toolbox - ART).
Wymaga to nie tylko wiedzy teoretycznej o atakach na AI, ale także praktycznego doświadczenia w wykorzystaniu narzędzi do obrony, co może być niszową i trudną do zdobycia umiejętnością.
🟡
Zdolność do pracy w interdyscyplinarnym zespole z programistami embedded i inżynierami AI.
Może oznaczać konieczność częstego tłumaczenia złożonych koncepcji bezpieczeństwa AI na język innych specjalistów i odwrotnie, co wymaga dobrych umiejętności komunikacyjnych i cierpliwości.
🟡
Projekt dotyczy rozwoju i zabezpieczania systemów Edge AI wykorzystywanych w sektorze obronnym.
Praca w sektorze obronnym może wiązać się z dodatkowymi wymogami bezpieczeństwa, procedurami i potencjalnie dłuższą ścieżką rekrutacyjną.
🔴
Glówne zadania obejmuja ochrone modeli glebokiego uczenia (Object Detection/Classification) przed atakami typu Adversarial Attacks, Data Poisoning i Model Inversion, analize podatnosci aplikacji oraz zabezpieczanie komunikacji w srodowisku ROS2.
Zakres obowiązków jest bardzo specyficzny i skupia się na zaawansowanych technikach bezpieczeństwa AI, co sugeruje, że kandydat powinien mieć już doświadczenie w tych obszarach, a nie dopiero się ich uczyć.