Threat Research Engineer

В роли Threat Research Engineer в GitLab вы будете исследовать новые угрозы безопасности и превращать результаты своих исследований в защиту для клиентов GitLab. Вы будете изучать новые поверхности атак, включая AI-агентов для написания кода, плагины для агентов и экосистемы пакетов, а также создавать системы, которые помогают обнаруживать угрозы и улучшать бюллетени об уязвимостях. Это full-stack роль: вы доведёте идею от первого исследовательского вопроса до работающего proof of concept, развернёте его и самостоятельно проанализируете результаты. Искусственный интеллект (AI) занимает центральное место в нашей работе. Вы будете ежедневно использовать инструменты AI и создавать агентные рабочие процессы для исследований, анализа и обнаружения угроз.

• Исследовать новые поверхности атак и векторы угроз, включая AI-агентов для написания кода, плагины для агентов и экосистемы пакетов.

• Находить уязвимости в проектах с открытым исходным кодом и инструментах разработчика и ответственно сообщать о них.

• Анализировать инциденты и события, связанные с цепочкой поставок программного обеспечения.

• Создавать рабочие процессы и агентов на основе AI, которые автоматизируют исследования, анализ и обнаружение угроз.

• Создавать и поддерживать облачные системы, на которых строится наша работа по обнаружению угроз и подготовке бюллетеней.

• Повышать качество и охват наших бюллетеней об уязвимостях и вредоносном ПО.

• Оформлять результаты исследований в виде статей в блоге и представлять их на конференциях.

• Практический опыт в сфере безопасности: исследования, анализ вредоносного ПО, тестирование на проникновение или инструменты безопасности, а также понимание экосистем пакетов и атак на цепочку поставок программного обеспечения.

• Одновременно мышление разработчика и мышление атакующего: вы умеете создавать системы и думать о том, как их взломать.

• Подтверждённый опыт использования AI в реальной работе, например создание решений на базе программных интерфейсов (API) больших языковых моделей (LLM) или фреймворков для агентов, таких как LangChain, LangGraph, или комплектов разработки программного обеспечения (SDK) для агентов.

• Сильные навыки программирования на Go или Python, хорошие практики разработки программного обеспечения, включая тестирование, code review, непрерывную интеграцию и непрерывную поставку (CI/CD), а также написание поддерживаемого кода.

• Опыт развёртывания и эксплуатации продуктивных сервисов в публичном облаке.

• Умение выстраивать карту векторов атак, объяснять компромиссы и использовать данные, чтобы продвигать эксперименты вперёд, соблюдая баланс между качеством, скоростью и результатами для клиентов.

• Умение чётко писать как для инженеров, так и для широкой аудитории, а также следить за трендами в индустрии безопасности и AI.

• Будет полезно, но не обязательно: Google Cloud Platform (GCP); записи Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) или опубликованные результаты исследований; исследования AI-агентов, приложений на основе LLM или серверов Model Context Protocol (MCP); блоги, выступления или инструменты безопасности с открытым исходным кодом; Terraform или OpenTofu; базы данных или конвейеры данных в больших масштабах; reverse engineering.

• Льготы для поддержки вашего здоровья, финансов и благополучия

• Гибкий оплачиваемый отпуск

• Team Member Resource Groups

• Долевая компенсация и Employee Stock Purchase Plan

• Фонд роста и развития

• Отпуск по уходу за ребёнком