Публикатор: Źmićer Rubinštejn

Публикатор: Źmićer Rubinštejn

Обсуждение: @TechRabbits

tl;dr: AI Engineer, Тель-Авив, hybrid, Aikido Security #вакансия #job

Я сейчас ищу человека к себе в команду в Aikido.

До Aikido я был founding engineer в Root.io - мы строили security tooling вокруг cloud/container infrastructure. В этом году нас купил Aikido, и сейчас внутри Aikido мы строим две довольно необычные AI-системы.

Первая - AI, который сам чинит CVE.

Мы хотим убрать практически весь manual work из remediation:

CVE

→ агент исследует код

→ находит причину уязвимости

→ пишет патч

→ применяет его

→ запускает проверки

→ открывает MR.

Человеку остаётся поревьюить MR и нажать Merge.

Система уже работает, закрывает 80% кейсов, но 20% как известно - самые сладкие. Сидим - допиливаем.

Вторая - AI, который пересобирает Docker images популярных open-source проектов.

Например, есть официальный Docker build для nginx, Elasticsearch или другого популярного проекта.

Наша задача:

взять оригинальный Dockerfile

→ полностью воспроизвести его build

→ разобраться, как он устроен

→ модифицировать Dockerfile так, чтобы в resulting image были security patches

→ снова собрать и проверить результат

На выходе пользователь получает не какой-то magic binary, а готовый Dockerfile в MR, который можно собрать самому.

История та же самая - 80% работает, а 20% - патч в промпте или новый скил каждый день

И вот человека, который поможет нам делать эти системы надёжнее и умнее, мы сейчас ищем.

Что предстоит делать:

AI agents — строить агентов для vulnerability research, patch generation, Dockerfile reconstruction и automated remediation.

Agent engineering — LLMs, tools, context, prompts, guardrails, agentic workflows.

Evals — строить систему, которая позволяет понимать, насколько хорошо агент реально справляется с задачами: datasets, tracing, evaluation pipelines, regression tests и метрики.

Containers — Dockerfiles, builds, dependency resolution, reproducible builds и security remediation контейнеров.

Security — CVEs, software supply chain, dependencies, containers и automated patching.

Production — Kubernetes, Argo Workflows, AWS, GitOps. Всё это должно работать не как research prototype, а как production infrastructure.

Стек (базвордов рассыпал - пакет порвался): Python, LangGraph, Claude Agent SDK, Langfuse, Kubernetes, Argo Workflows, AWS, GitOps.

Самое важное на что смотрим в процессе найма - понимаешь ли ты как оценить качество работы агента чтобы понимать на следующей итерации стало ли лучше или нет и нужно ли вообще дальше улучшать. Готовь ответы перед собеседованием!

Тель-Авив, hybrid.

Вакансия: https://aikidosecurity.recruitee.com/o/ai-engineer-1

Если интересно — пишите мне напрямую, расскажу подробнее.

@Virviil