Instrutor de LLM Security | Híbrido

Sobre a Vaga

Buscamos um profissional na interseção entre Inteligência Artificial e Cibersegurança. O objetivo é auditar e mitigar vulnerabilidades de agentes de IA em produção, construir defesa em profundidade e governar a operação segura desses sistemas, além de ensinar essas frentes.

O perfil ideal tem visão crítica sobre os riscos específicos que agentes e aplicações baseadas em LLMs introduzem em ambientes corporativos, da configuração de tools ao incidente em produção. Também é esperado que o candidato consiga traduzir conceitos complexos de IA para profissionais de segurança e vice-versa.

Responsabilidades

• Auditar e mitigar vulnerabilidades de agentes de IA e integrações via tools/MCP
• Construir defesa em profundidade e implementar guardrails para aplicações de IA
• Atuar com governança/MLSecOps, incluindo supply chain de modelos, monitoramento e resposta a incidentes de IA
• Ensinar as frentes de segurança de agentes de IA, guardrails/defesa em profundidade e governança/MLSecOps
• Validar defesas implementadas com red teaming (Garak/PyRIT)
• Estruturar playbook específico para resposta a incidentes de IA

Requisitos

• 3+ anos de experiência em segurança da informação combinada com atuação prática em sistemas de IA ou LLMs
• Vivência real em ao menos um dos contextos: segurança de agentes de IA e integrações via tools/MCP, implementação de guardrails e defesa em profundidade para aplicações de IA, ou governança/MLSecOps (supply chain de modelos, monitoramento e resposta a incidentes de IA)
• Experiência com automação de tarefas de segurança usando Python e APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, Mistral ou equivalentes)
• Familiaridade prática com Garak (NVIDIA) e PyRIT (Microsoft) para validar a robustez de defesas
• Conhecimentos técnicos essenciais em segurança de agentes de IA, incluindo excessive agency, tool poisoning e auditoria de segurança de servidores MCP
• Conhecimentos técnicos essenciais em riscos de sistemas multiagente e mitigação com menor privilégio e aprovação humana para ações de alto risco
• Conhecimentos técnicos essenciais em guardrails e defesa de aplicações de IA, incluindo camadas de guardrail (input, retrieval, dialog, execution, output rails) e mitigação de prompt injection e tool abuse
• Conhecimentos técnicos essenciais em governança e MLSecOps, incluindo supply chain de modelos, monitoramento de produção e resposta a incidentes de IA
• Conhecimento de governança e conformidade regulatória de sistemas de IA (EU AI Act), conectada a GRC tradicional
• Diferenciais: pesquisa publicada ou apresentação em eventos sobre segurança de IA (DEF CON AI Village, NeurIPS workshops, USENIX Security, Black Hat, Mind the Sec ou equivalentes)
• Diferenciais: experiência com fine-tuning ou implantação de LLMs em ambientes corporativos
• Diferenciais: conhecimento de regulação e governança de IA além do EU AI Act (ex.: NIST AI RMF) aplicada à segurança
• Diferenciais: criação de conteúdo técnico público (artigos, repositórios, cursos ou palestras) sobre segurança em sistemas de IA
• Capacidade de transformar projetos reais e experiências profissionais em aulas práticas e acessíveis
• Conhecimento básico de ferramentas de gravação (microfone, câmera, iluminação) ou disposição para receber orientação técnica
• Boa comunicação verbal e escrita para apresentar conceitos técnicos de forma clara, estruturada e com linguagem próxima da comunidade de tecnologia

Beneficios

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