Projektdetail
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Freiberuflicher Cybersicherheitsberater für AI Red Teaming
Projekt Info
- Dauer23.02.2026 - 15.04.2026
- 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*in kannst du zu Online-Projekten eingeladen werden, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren.
Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Expert*innen, die eine Teilzeitbeschäftigung (mindestens einige Stunden pro Woche) suchen, als auch an diejenigen, die an Vollzeitmöglichkeiten interessiert sind
- Bewerte und führe Red-Teaming an KI-Modellen, KI-Agenten und Machine-Learning-Systemen durch, um Schwachstellen und Sicherheitsrisiken zu identifizieren.
- Erstelle offline reproduzierbare und automatisiert auswertbare Testfälle, um die Sicherheit und Leistungsfähigkeit von KI-Agenten zu prüfen.
- Entwickle und implementiere Automatisierungsskripte, individuelle Tools, Umgebungen und Test-Harnesses.
- Führe Sicherheitsforschungsprojekte an oder unterstütze sie, besonders im Bereich KI-Sicherheit, indem du realistische und herausfordernde Angriffszenarien für das Modell entwickelst und umsetzt.
- Berate zu Best Practices im Bereich Cybersicherheit und möglichen politischen Richtlinien.
Anforderungen
- Erfahren im Scripting und in der Automatisierung mit Python, Bash oder PowerShell.
- Erfahrung mit Containerisierung und CI/CD-Sicherheitstools, insbesondere Docker.
- Praktische Erfahrung im Penetration-Testing von Web-, API-, Netzwerk- und Infrastruktur-Umgebungen.
- Kenntnisse zu Schwachstellen aktueller KI-Modelle, einschließlich Prompt-Injektionen, sowie OWASP Top 10 für Large Language Models (LLMs).
- Vertraut mit KI-Red-Teaming-Frameworks wie garak oder PyRIT.
- Erfahrung in KI/ML-Sicherheit, Evaluation und Red Teaming, insbesondere mit LLMs, KI-Agenten und RAG-Pipelines.
- Versiert in offensiver Exploitation und Exploit-Entwicklung.
- Kenntnisse im Reverse Engineering mit Tools wie Ghidra oder Äquivalenten.
- Expertise in Netzwerk- und Anwendungssicherheit, einschließlich Web-Application-Security.
- Kenntnisse zu Betriebssystem-Sicherheitskonzepten wie Linux-Privilege-Escalation und Windows-Internals.
- Vertraut mit sicheren Programmierpraktiken für Full-Stack-Entwicklung.
Bewerbungsprozess:
- Wenn du ausgewählt wirst, wirst du von Mindrift zu einem Interview eingeladen.