AI Security Engineer (m/f/d) - Lisboa

Grupo Ageas Portugal; Lisboa; Presencial; EUR 55 000 - 75 000; Tempo integral

Resumo da oferta

Grupo Ageas Portugal procura profissional para definir, documentar e manter guardrails, standards e requisitos de segurança na adoção de AI/GenAI, assegurando governança de dados. Desenhas controles de runtime, avalias riscos por ferramenta/modelo e executas security reviews e threat modeling de arquiteturas com AI.

Colaboras com equipas técnicas, monitorizas o cumprimento das regras e reportas desvios, com foco em proteção de segredos e dados sensíveis.

Qualificações

• Base sólida em segurança numa das áreas: security aplicada, security cloud ou DevSecOps.
• Conhecimentos de ambientes Azure/Cloud e gestão de segredos.
• Curiosidade e experiência prática com LLMs/GenAI.

Responsabilidades

• Definir, documentar e manter guardrails, standards e requisitos de segurança para AI/GenAI.
• Especificar controlos de runtime (filtragem de conteúdo, input/output validation, guardrails de agentes).
• Definir requisitos de proteção de dados e segredos (DLP, redaction, tokenização, secrets management).
• Conduzir avaliações de risco por ferramenta/modelo (open-source/self-hosted).
• Realizar security reviews e threat modeling de arquiteturas com AI (agentes, APIs, integrações).
• Monitorizar o cumprimento das regras e a eficácia dos controlos pelas equipas.

Conhecimentos

Segurança em aplicações

Segurança em cloud / DevSecOps

GenAI / LLMs

Gestão de segredos

Descrição da oferta de emprego

Qual será o teu desafio/ missão da função:

A adoção de AI/GenAI está a crescer em dois vetores: use-cases de negócio (plataformas, APIs, agentes e integrações) e AI no desenvolvimento (assistentes no IDE, geração e refactoring de código, testes, etc.), incluindo modelos open-source e self-hosted. Esta adoção exige um modelo consistente de governação e controlo, nomeadamente salvaguardas de proteção de dados. Enquanto segunda linha de defesa, vais definir os guardrails e requisitos técnicos de segurança para ambos os vetores, conduzir avaliações de risco por ferramenta/modelo e security reviews, apoiar as equipas na adoção segura e monitorizar o cumprimento das regras, nomeadamente no controlo de segredos e dados sensíveis.

Como será o teu dia a dia nesta função:

• Definir, documentar e manter guardrails, standards e requisitos de segurança para a adoção de AI/GenAI em ambos os vetores.
• Especificar controlos de runtime exigidos (filtragem de conteúdo, input/output validation, guardrails de agentes, limitação de privilégios/ferramentas).
• Estabelecer requisitos de segurança para o desenvolvimento assistido por AI (assistentes de código, geração/refactoring), incluindo análise dos outputs (SAST/SCA) e prevenção de segredos em código gerado.
• Definir requisitos de proteção de dados e segredos (DLP, redaction, tokenização, secrets management) aplicáveis aos casos de uso de AI.
• Conduzir avaliações de risco por ferramenta/modelo (incluindo open-source/self-hosted), com classificação de dados e de casos de uso.
• Realizar security reviews e threat modeling de arquiteturas com AI (agentes, APIs, integrações), numa ótica de avaliação e challenge.
• Monitorizar o cumprimento das regras definidas e a eficácia dos controlos implementados pelas equipas técnicas de projeto e desenvolvimento.
• Acompanhar métricas de risco, identificar desvios e escalá-los para as equipas responsáveis e para a gestão.

Procuramos pessoas dedicadas, com espírito de iniciativa e proatividade, com capacidade de trabalhar em equipa e com abertura para aceitar um novo desafio:

• Base sólida em segurança numa destas áreas: application security, cloud security ou DevSecOps.
• Conhecimentos de ambientes Azure/Cloud: compreensão dos conceitos de segurança cloud (managed identities, IAM, gestão de segredos, segmentação de rede) ao nível necessário para rever e desafiar as propostas e os pedidos efetuados pelas equipas técnicas.
• Curiosidade e experiência prática com LLMs/GenAI.

Conhecimentos valorizados:

• Conhecimento de frameworks de AI security (ex.: OWASP Top 10 for LLM Applications, MITRE ATLAS, NIST AI RMF ou Google SAIF).
• Experiência prática em segurança de cloud, APIs, containers/Kubernetes ou IaC, Red teaming de LLMs, agentes ou tooling de guardrails.
• Enquadramento regulatório (EU AI Act, RGPD, DORA/EIOPA).
• Familiaridade com MLOps/LLMOps e segurança de pipelines de dados