Application Security and DevSecOps Engineer

Zur Stelle

Sicherheit gehört zur Weiterentwicklung des Web Digital Twin für Piloten und für den Einsatz von KI mit sensiblen technischen Daten. Der Umfang umfasst Authentifizierung, Autorisierung, Zugriffskontrolle, Umgebungstrennung, Hardening, LGPD, Logs, Architekturrevision, Pentest und operative Sicherheit.

Die Person arbeitet nah an Entwicklung, DevOps, KI und Produkt, um Risiken zu senken, ohne den technischen Fortschritt zu blockieren. Ziel ist, Sicherheit zu einer kontinuierlichen, testbaren und dokumentierten Praxis zu machen.

Wesentliche Aufgaben

• Die Sicherheitsarchitektur des WDT, der APIs, Authentifizierung, Autorisierung und Berechtigungen je Nutzer und Anlage prüfen.
• Verwaltung und Rotation von Geheimnissen, sichere Konfiguration und Hardening von Umgebungen festlegen und betreiben.
• DevSecOps-Praktiken in Pipelines, Code-Review, Abhängigkeiten, Sicherheitstests und Umgebungstrennung definieren.
• Pentests, Resilienztests, LGPD-Prüfung und Kontrollvalidierung vor Piloten leiten oder koordinieren.
• Sicherheit für KI unterstützen, einschließlich Zugriff auf technische Korpora, Logs, Nachvollziehbarkeit, Enthaltung und verantwortlicher Nutzung von Modell-APIs.
• Risiken, Minderungspläne, Nachweise, Abnahmekriterien und Betriebsgrenzen dokumentieren.
• Mit QA und DevOps Sicherheitsbefunde in wiederholbare, prüfbare Tests überführen.

Pflichtanforderungen

• Erfahrung in der Sicherheit von Webanwendungen, APIs, Cloud oder DevSecOps.
• Kenntnis von Authentifizierung, Autorisierung, Zugriffskontrolle, Geheimnisverwaltung und Hardening.
• Vertrautheit mit OWASP, Code-Review, Sicherheitstests und Schwachstellenanalyse.
• Fähigkeit, mit Entwicklungs-, Infrastruktur-, QA- und Produktteams zu arbeiten.
• Gute technische Dokumentation, klare Risikokommunikation und pragmatische Priorisierung.
• Interesse an Ingenieursystemen, sensiblen Daten, Digital Twin und angewandter KI.

Wünschenswerte Qualifikationen

• Erfahrung mit Azure, CI/CD-Pipelines, SAST/DAST, Abhängigkeitsmanagement und Security Observability.
• Kenntnis von LGPD, Umgebungstrennung, Logging, Audit und Incident Response.
• Erfahrung mit Sicherheit von LLMs, RAG, Vektordatenbanken, Modell-APIs oder Schutz technischer Daten.
• Erfahrung in industriellen Umgebungen, Ingenieurwesen, kritischer Infrastruktur oder B2B-Software.

Zugehörige Technologien und Werkzeuge

OWASP, SAST/DAST, Azure, CI/CD, Geheimnisverwaltung, Logs, Hardening, Architekturrevision, Pentest und API-Sicherheit.

Profil

Wir suchen eine sachliche, kooperative Person mit festen Grundlagen. Sie sollte Risiken verständlich erklären, umsetzbare Minderung vorschlagen und Kontrollen schaffen, die Teams wiederholen können.

Bewerbung

Reichen Sie für die Bewerbung die folgenden Unterlagen ein:

Wie nutzen Sie derzeit Werkzeuge der künstlichen Intelligenz in Ihrem beruflichen Arbeitsablauf? Nennen Sie Werkzeuge und Beispiele für Tätigkeiten und erklären Sie, wie Sie die mit KI-Unterstützung erzeugten Ergebnisse prüfen.

Ergänzende Angaben können LinkedIn, GitHub, Behance, Google Scholar, Artikel, Veröffentlichungen, Websites, Demonstrationen, Anwendungen oder andere für die Funktion relevante Links umfassen.

• Einen aktuellen Lebenslauf mit Ausbildung, Berufserfahrung, wesentlichen Projekten, eingesetzten Technologien und übernommenen Verantwortungen.
• Ein Portfolio mit konkreten Beispielen früherer Arbeiten. Für Software können das GitHub, Anwendungen, Systeme, APIs, Oberflächen oder vorführbare Projekte sein. Für Ingenieurarbeit können das Modelle, Simulationen, Berichte, Analysen, Veröffentlichungen oder technische Arbeiten sein, die geteilt werden dürfen. Vertrauliche Projekte können anonymisiert dargestellt werden.
• Ein Vorstellungsvideo von bis zu 5 Minuten, das kurz ein Projekt oder Portfolio, das gelöste Problem, den eigenen Beitrag, die eingesetzten Technologien, den Arbeitsablauf, die täglichen Werkzeuge, den Einsatz künstlicher Intelligenz und die Prüfung der mit KI-Unterstützung erzeugten Ergebnisse zeigt.