Applied AI Engineer, Cyber

전략 고객에 깊이 들어가 AI 기반 사이버보안 워크플로의 기술 리드 역할 수행. AppSec, DevSecOps, vulnerability management, SOC/IR, detection engineering, red team, cloud security, identity, GRC automation 유즈케이스 발굴. OpenAI APIs, Codex, agents, scripts, CLIs, GitHub workflows, CI/CD systems 등을 활용해 고객용 데모/프로토타입/워크숍/PoC/reference architecture 제작. 파일럿 범위 설정 시 성공 기준, 데이터 요구사항, 통합 지점, 평가 방법, 보안 제약, 안전 경계, human approval point 정의. tool/function calling, structured outputs, retrieval, sandboxing, data handling, guardrails, telemetry, auditability, approval-gated side effects 등 안전 구현 패턴 자문. CISO 수준의 목표와 실무 구현 세부를 번역해 소통. demo narratives, playbooks, FAQs, objection handling, qualification guides, assessment templates, competitive positioning 등 재사용 가능한 현장 자산 생성. 고객 요구와 제품 갭, 신규 워크플로에 대한 피드백을 Product/Engineering/Research/Security/GTM에 전달.

필수: 5년 이상 기술 컨설팅, 솔루션 엔지니어링, 보안 아키텍처, 사이버 자문, 배포 엔지니어링, 프로페셔널 서비스 또는 이에 준하는 고객대면 기술 경험. AppSec, cloud security, identity, vulnerability management, secure SDLC, incident response, detection engineering, threat intelligence, red teaming, security architecture 중 하나 이상에 대한 강한 사이버보안 전문성. CISO, CTO, 보안 임원, 엔지니어링 리더, 기술적 보안 실무자와 신뢰성 있게 소통할 수 있는 커뮤니케이션 능력. APIs, Python 또는 JavaScript, agents, scripts, CLIs, GitHub workflows, CI/CD systems, logs, tickets, scanners 등을 활용한 프로토타입 또는 프로덕션 시스템 구축 경험. retrieval, structured outputs, tool use, evals, guardrails, telemetry, sandboxing, human-in-the-loop review를 포함한 AI 워크플로 설계 이해. 모호한 고객 문제를 바탕으로 파일럿을 범위화하고 성공 지표, 데이터 요구사항, 통합 방식, 평가 기준, 배포 가정, 의사결정 게이트를 정의할 수 있는 역량. 증거 기반으로 보안 판단을 내리고, 결과를 검증하며, 가정을 문서화하고 과장하지 않는 태도. 우대: 고객 프로젝트를 다수 병행하며 end-to-end로 오너십을 갖고, 재사용 가능한 자산으로 확장하는 역량.