| 회사개요 |
IT 서비스 대기업 |
| 모집제목 |
AI Security 학습데이터 엔지니어 |
| 근무지역 |
경기도 |
| 제출서류 |
이력서, 경력기술서, 사진파일첨부(국문) |
| 전체경력 |
3년
~ 10년 |
나이 |
제한없음
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| 학력/전공 |
대학교(4년) 졸업 이상 |
| 모집내용 |
※ 직무개요
1. 학습 적격성 판정 기준 수립
• 원천 보안 데이터의 학습 적격성 판정 기준 정의
• Offensive·Defensive 영역별 데이터 포함/제외 기준, 라벨 타당성 및 위협 분류 체계 정렬 기준 수립
2. 라벨 체계 운영 및 기관 간 기준 통합
• 라벨링 지침 문서화, 라벨러 간 일치도 관리 및 판정 불일치 건 재검토
• 기관·데이터별로 상이한 판정 기준의 조정 및 단일 라벨 체계 통합
3. 고품질 학습데이터 전처리 기준 설계
• 이기종 보안 데이터의 공통 스키마 및 침해지표 정규화 기준 정의
• 중복 제거, 품질 필터링, 비식별 처리 기준 수립 및 데이터 Lineage 요건 정의
4. 학습셋 편성 및 Mixture 설계
• 학습 단계별(CPT/Mid-training/SFT/RLVR) 데이터 요구사항 정의
• Offensive·Defensive 및 도메인별 Mixture 설계, 학습 실패 원인 중 데이터 기인 항목 진단
5. 검증 데이터 구성 및 대외 협력
• 학습 데이터와 평가 데이터의 분리 기준 수립 및 Contamination 방지
• 강화학습 과제의 정답·Verifier 판정 기준 제공 및 데이터 공급 기관과의 기술 협의
※ 자격조건
• Offensive Security 또는 Defensive Security 중 하나 이상의 보안 분야 실무 경력을 3년 이상 보유하신 분
- Offensive Security
: 취약점 진단, 모의해킹, Fuzzing, Exploit 분석 등 관련 경험을 바탕으로 취약점 재현 성립 여부와 조치 유효성을 직접 판정한 경험
- Defensive Security
: 보안관제, 침해사고 대응(CERT), 위협 분석 등 관련 경험을 바탕으로 정탐·오탐, 공격 단계 및 공격 경로를 직접 판정한 경험
• 보안 데이터 또는 보안 이벤트에 대한 판정 기준을 정립하고, 타인이 동일하게 적용할 수 있도록 지침화한 경험을 보유하신 분
• Python 등을 활용하여 보안 데이터 처리 및 분석 업무를 자동화할 수 있는 역량을 갖추신 분
※ 우대사항
• Offensive Security와 Defensive Security 양쪽의 데이터 판정 경험을 모두 보유하신 분
• 보안 데이터셋, 벤치마크 또는 평가 데이터 구축 경험을 보유하신 분
• LLM 사전학습·지속 사전학습(CPT) 데이터 큐레이션, Mixture 설계 또는 Ablation 실험 경험을 보유하신 분
• YARA, Sigma, Snort/Suricata, SIEM Query 등 탐지 로직 작성 경험을 보유하신 분
• MITRE ATT&CK, D3FEND 등 위협 분류 체계 매핑 경험을 보유하신 분
• OCSF, STIX 2.1 등 보안 이벤트 공통 스키마 또는 위협정보 표준 기반의 데이터 정규화 경험을 보유하신 분
• Spark, Ray 등 대용량 데이터 처리 프레임워크 활용 경험을 보유하신 분
• 비식별 처리 및 개인정보 영향 검토 경험을 보유하신 분
• 디지털 포렌식, 악성코드 분석, 관련 분야 학술 논문 게재 또는 오픈소스 기여 경험을 보유하신 분
※ 응시방법
- 한글이력서, 경력기술서, 자기소개서, 사진파일첨부
- 이메일지원 ysnam@headhuntkorea.com
- 남윤석 이사 02.557.3225 / 010.8530.0011 |
| 기타정보 |
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