Senior AI Security Engineer

Wilson Sonsini ist der führende rechtliche Berater für Technologie-, Lebenswissenschafts- und andere Wachstumsunternehmen weltweit. Wir vertreten Unternehmen in jeder Entwicklungsphase, von unternehmerischen Start-ups bis hin zu multibillionenschweren globalen Konzernen, sowie die Risikokapitalgesellschaften, Private-Equity-Firmen und Investmentbanken, die sie finanzieren und beraten. Die Kanzlei hat etwa 1.100 Anwälte in 17 Büros: 13 in den USA, zwei in China und zwei in Europa. Unser breites Spektrum an Praktiken und unser unternehmerischer Geist bieten außergewöhnliche Möglichkeiten für beruflichen Erfolg und Karrierewachstum.

Wilson Sonsini sucht einen Senior AI Security Engineer zur Verstärkung des Security Operations-Teams. Der Senior AI Security Engineer sitzt unter der Leitung des Direktors für Sicherheitsengineering und -operationen an der Spitze der KI-Infrastruktur und der Unternehmenssicherheit — eine seltene Gelegenheit, zu gestalten, wie eine der weltweit führenden Anwaltskanzleien KI-Systeme mit Sicherheit und Vertrauen im Kern aufbaut und bereitstellt. Diese Rolle ist für jemanden gedacht, der versteht, wie Modelle angegriffen werden und wie man sie absichert, und der sich von der Herausforderung begeistert, KI-native Workflows in einem rechtlichen Umfeld abzusichern.

Sie sind verantwortlich für die AI-Sicherheitsengineering-Funktion der Kanzlei: Entwurf sicherer KI-Pipelines, Bewertung von MCP-Serverintegrationen und agentischen Architekturen sowie technische Autorität für die KI-Sicherheit im wachsenden Ökosystem der KI-gestützten Tools und Plattformen der Kanzlei. Diese Position ist als vollständig virtuelle Möglichkeit verfügbar.

• Zusammenarbeit bei der Gestaltung sicherer Standardmuster für LLM-Integration, agentische Workflows, retrieval-unterstützte Generierung (RAG)-Pipelines und MCP-Serverbereitstellungen über die Systeme der Kanzlei.
• Leitung von Sicherheitsarchitekturprüfungen für MCP (Model Context Protocol)-Integrationen — Bewertung von Tooldefinitionen, Vertrauensgrenzen von Servern, Angriffsflächen für Eingabeinjektionen und Autorisierungsmodellen für Toolaufrufe, bevor ein MCP-Server mit Firmendaten oder -workflows verbunden wird.
• Aufbau und Betrieb von Bedrohungsmodellierung und Red-Teaming-Fähigkeiten — Entwicklung von adversarialen Test-Suiten für Eingabeinjektionen, Jailbreaking, Datenexfiltration über LLMs, Modellinversion und Angriffe auf die Lieferkette von KI/ML-Abhängigkeiten.
• Entwicklung sicherer Datenpipelines für KI-Systeme — Implementierung von Kontrollen zur Verhinderung von Datenverlust, Vertraulichkeitsgrenzen und Mustern für minimalen Zugriff für LLMs, die mit Firmendaten interagieren.
• Partnerschaft mit IT, Informationssicherheit und Gruppenleitern zur Bewertung und Genehmigung von KI-Anbieterintegrationen.
• Entwicklung und Pflege von Sicherheitsstandards und Engineering-Richtlinien für die KI-Entwicklung in der Kanzlei — einschließlich sicherer Programmierpraktiken für KI-nahe Codes, Validierung von Modellausgaben, Kontrollen zur Erkennung von Halluzinationen und Protokollierung für KI-unterstützte Anwalt-Workflows.
• Durchführung verwandter Aufgaben, die vom Vorgesetzten zugewiesen werden.
• Einhalten aller Unternehmensrichtlinien und -verfahren.

• Abschluss in Informatik, Cybersicherheit oder einem verwandten technischen Bereich erforderlich.
• Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Anwendungssicherheit, Cloud-Sicherheit oder KI/ML-Engineering, davon mindestens 2 Jahre mit Fokus auf die Sicherheit von KI-Systemen — Aufbau, Brechen oder Absichern von LLM-basierten oder agentischen KI-Systemen in Produktionsumgebungen.
• Praktische Vertrautheit mit dem Model Context Protocol (MCP) — einschließlich der Struktur von MCP-Servern, wie Tooldefinitionen Modellen bereitgestellt werden, wie man MCP-Server-Codebasen auf Injektionsanfälligkeiten überprüft und wie man sichere MCP-Bereitstellungsmuster in Unternehmensumgebungen implementiert.
• Nachgewiesene Erfahrung in der Bedrohungsmodellierung von KI — einschließlich OWASP LLM Top 10, adversarialen ML-Angriffstechniken (Eingabeinjektion, Jailbreaking, Datenvergiftung, Modellauszug) und praktischen Milderungen, die in der Produktion funktionieren, nicht nur in der Theorie.
• Solide Kenntnisse der Grundlagen der Cloud-Sicherheit (AWS, Azure oder GCP) in Bezug auf KI-Workloads — einschließlich sicherer API-Gateway-Konfiguration, Geheimnisverwaltung für Modell-API-Schlüssel, Netzwerkisolierung für KI-Inferenzendpunkte und identitätsbewusste Proxy-Muster für den Zugriff auf LLMs.
• Erfahrung in der Sicherung agentischer KI-Systeme — Verständnis dafür, wie mehrstufige Denkprozesse, werkzeugbenutzende Agenten und autonome KI-Workflows neuartige Angriffsflächen einführen und wie man Schutzmaßnahmen, menschliche Kontrollmechanismen und eingeschränkte Berechtigungen implementiert, die verhindern, dass Agenten außer Kontrolle geraten oder manipuliert werden.
• Erfahrung in einer Anwaltskanzlei ist von Vorteil — wichtiger ist die Fähigkeit, komplexe Konzepte der KI-Sicherheit klar an nicht-technische Stakeholder zu kommunizieren, einschließlich Anwälten und Führungskräften der Kanzlei, die informierte Entscheidungen ohne technisches Hintergrundwissen treffen müssen.
• Relevante Zertifizierungen (OSCP, GREM, Azure Security Engineer oder ähnliche) sind wertvoll; wichtiger ist nachgewiesene praktische Arbeit — ein starkes GitHub-Profil, originale Forschung oder CTF-Gewinne sprechen lauter als alleinige Qualifikationen.
• Intellektuelle Neugier und eine Builder-Mentalität — diese Rolle ist für jemanden, der sich von der Geschwindigkeit der KI-Entwicklung begeistert und der sich nicht nur durch das Lesen über KI-Sicherheit auf dem Laufenden hält, sondern auch durch das Experimentieren mit Modellen, Tools und Angriffstechniken aus erster Hand.
• Komfortabel in einem schnelllebigen Umfeld, in dem sich die KI-Landschaft schneller verändert, als es ein Governance-Rahmen bewältigen kann — in der Lage, fundierte Risikobewertungen unter Unsicherheit vorzunehmen und Stakeholder mitzunehmen.
• Selbstständig und einfallsreich — in der Lage, ein Programm von Grund auf aufzubauen, intelligent zwischen konkurrierenden Anforderungen zu priorisieren und die Arbeit ohne genaue Anweisungen zum Abschluss zu bringen.

Der Hauptstandort für diese Stellenanzeige befindet sich in Palo Alto, aber andere Standorte können aufgeführt sein. Das tatsächliche Grundgehalt hängt von verschiedenen Faktoren ab, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Qualifikationen des ausgewählten Kandidaten, Jahre relevanter Erfahrung, Bildungsgrad, berufliche Zertifizierungen und Lizenzen sowie Arbeitsstandort. Die erwartete Gehaltsspanne für diese Position ist wie folgt: Palo Alto, New York, San Francisco: 163.200 - 220.800 USD pro Jahr. Austin, Boston, Boulder, Century City, Delaware, Los Angeles, Salt Lake City, San Diego, Seattle, Washington, D.C. und alle anderen Standorte: 147.050 - 198.950 USD pro Jahr. Die Vergütung für diese Position kann einen diskretionären Jahresendbonus basierend auf der Leistung umfassen. Wir bieten ein hoch wettbewerbsfähiges Gehalts- und Leistungspaket. Informationen zu den Leistungen finden Sie hier.

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