Projektdetail
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Freiberuflicher Cybersecurity-Berater für AI Red Teaming
Projekt Info
- Dauer09.02.2026 - 01.04.2026
- AuslastungAb 5%
- Tagessatz120 - 360€
- Sprache
- Englisch(Verhandlungssicher)
- Englisch
- RemoteanteilAb 95%
Beschreibung
Für ein AI-Labor suchen wir Cybersicherheitsberater, um ein AI-Modell (Large Language Model – LLM) zu trainieren.
Du hilfst der AI, die Welt zu verstehen. Als Berater wirst du vielleicht eingeladen, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren.
Diese flexible Rolle eignet sich sowohl für Experten, die eine Teilzeitstelle (mindestens ein paar Stunden pro Woche) suchen, als auch für solche, die sich für Vollzeitangebote interessieren
- Bewertung und Red Teaming von AI-Modellen, Agenten und Machine-Learning-Systemen auf Schwachstellen und Sicherheitsrisiken.
- Erstellung von offline reproduzierbaren und automatisch auswertbaren Testfällen, um Sicherheit und Leistungsfähigkeit von AI-Agenten zu prüfen.
- Entwicklung und Implementierung von Automatisierungsskripten, maßgeschneiderten Tools, Umgebungen und Test-Harnesses.
- Leitung oder Mitwirkung an Sicherheitsforschungsprojekten, insbesondere im Bereich AI-Sicherheit, Erstellung und Umsetzung realistischer und herausfordernder Angriffszenarien für das Modell.
- Beratung zu Best Practices in der Cybersicherheit und zu politischen Implikationen.
Anforderungen
- Versiert im Skripting und in der Automatisierung mit Python, Bash oder PowerShell.
- Erfahrung mit Containerisierung und CI/CD-Sicherheitstools, insbesondere Docker.
- Praktische Erfahrung im Penetrationstesten von Web-, API-, Netzwerk- und Infrastruktur-Umgebungen.
- Kenntnisse von Schwachstellen aktueller AI-Modelle, einschließlich Prompt-Injektionen, sowie OWASP Top 10 für Large Language Models (LLMs).
- Vertraut mit AI-Red-Teaming-Frameworks wie garak oder PyRIT.
- Erfahrung in AI/ML-Sicherheit, Evaluierung und Red Teaming, insbesondere mit LLMs, AI-Agenten und RAG-Pipelines.
- Versiert in offensiver Ausnutzung und Exploit-Entwicklung.
- Erfahren im Reverse Engineering mit Tools wie Ghidra oder Äquivalenten.
- Expertenwissen in Netzwerk- und Anwendungssicherheit, einschließlich Webanwendungssicherheit.
- Kenntnisse von Betriebssystem-Sicherheitskonzepten wie Linux-Privilege-Eskalation und Windows-Internals.
- Vertraut mit sicheren Codierpraktiken für Full-Stack-Entwicklung.
Bewerbungsprozess:
- Wenn du ausgewählt wirst, wirst du von Mindrift zu einem Interview eingeladen.