Machine Learning Lead - AI Security

Matvis Gmbh
Tübingen, Germany
15 days ago
Apply on www.arbeitsagentur.de
Prepare application

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Expert
Working hours
Regular working hours
Languages
English, German

Tech stack

Artificial Intelligence Software System Penetration Testing Python (Programming Language) Machine Learning Raw Data SQL Databases Pytorch Large Language Models Kubernetes Machine Learning Operations Restful APIs Docker

Job description

Über MATVIS MATVIS sichert AI Agents ab. Wir prüfen Traffic inline, auf jedem Modell und jeder Infrastruktur, und stoppen Prompt Injection, PII-Leaks, Datenabfluss und Shadow AI, bevor sie irgendetwas Relevantes erreichen. Modellagnostisch, ISO 27001 zertifiziert, und in der Umgebung unserer Kunden deployed, damit deren Daten das Haus nie verlassen. 2023 in Tübingen gegründet. Enterprise-Kunden setzen uns heute produktiv ein, die meisten davon mit AI Act und NIS2 Fristen im Nacken. Wir besetzen zwei identische, unbefristete Positionen. ## Deine Aufgaben - Du verantwortest zentrale Detection- und Analyse-Features end to end: Datenerhebung, Training, Evaluation, Deployment, und alles was danach kaputtgeht. - Du arbeitest über die gesamte Threat Surface: Prompt Injection, Jailbreaks, PII-Erkennung und Redaction, Content Filtering, Datenexfiltration, Agent Misuse. - Du baust die Teile des Detection Stacks, die keine Modelle sind: Traffic-Analyse für Policy Autopilot, Parametrisierung, und

die Business-Logik, die aus einem Signal eine Entscheidung macht. - Du baust und verteidigst unser Benchmark-Harness. Detection Rate, False Positive Rate und Latenz sind hier Produktmetriken, und Kunden spüren alle drei. - Du denkst Security in die Pipeline selbst hinein. Wir bauen unsere Detection-Infrastruktur im Haus, von der Datenprovenienz bis zum eigenen Training- und Evaluation-Tooling. - Du bringst containerisierte Services in Docker- und Kubernetes-Umgebungen. - Du debuggst über den gesamten Stack, vom Modelloutput über Runtime und Container bis ins Netzwerk. ## Must-have - Volle MLOps-Verantwortung. Du hast ein Modell von Rohdaten in Produktion gebracht und dort am Laufen gehalten. - Sehr gutes Python und PyTorch. - Ein Security-Instinkt: Pentesting, Red Teaming, CTF, Bug Bounty oder Adversarial ML. Wenn du Systeme angreifen und Modelle trainieren kannst, interessiert uns dein Abschluss nicht. - Disziplin bei Benchmarking und Evaluation. - Klare schriftliche Kommunikation

Requirements

und eine kollaborative, anpassungsfähige Arbeitsweise. Kleines Team, viel Async. - Docker und REST APIs. - Fließendes Englisch in Wort und Schrift. ## Nice-to-have - Erfahrung damit, LLM-Anwendungen anzugreifen, die bereits produktiv liefen. - Kubernetes, SQL. - Fließendes Deutsch in Wort und Schrift. ## Bewerbung Schick uns deinen Lebenslauf als PDF an career@matvis.com mit “Machine Learning Lead” im Betreff. Kein Anschreiben nötig. Wenn du öffentliche Arbeit hast, schick die Links: CVEs, CTF Write-ups, Paper, Repositories. Die zählen bei uns mehr als der Lebenslauf. Wir lesen jede Bewerbung und antworten in jedem Fall. Vollständige Stellenbeschreibung: https://matvis.com/careers/machine-learning-lead/ MATVIS steht für Vielfalt und Inklusion. Wir freuen uns über Bewerbungen von Menschen unabhängig von Herkunft, Hautfarbe, Religion, sexueller Identität, Geschlecht, Behinderung oder Alter.

Benefits & conditions

1 DEUTSCHLAND Tübingen 72072 BADEN_WUERTTEMBERG Eisenbahnstr. 48.516255 9.063216

Apply for this position

This job is hosted externally. Click below to view the full posting and apply.

Apply on www.arbeitsagentur.de
Prepare application

Good distractions

Talks and stories from around this role — technically off-topic, practically not.

2:47 min

Exploring career opportunities and recruitment open positions

Kurt Eder · LIVE

2:07 min

Inspecting default bridge architectures and custom Docker networks

Oliver Seitz Oliver Seitz · World Congress 2025

2:35 min

Preventing remote code execution in PyTorch models

Balázs Kiss · World Congress 2023

4:09 min

Challenges of interpreting raw data with language models

Clemens Vasters Clemens Vasters · World Congress 2025

1:20 min

Utilizing industry threat models for AI security

Balázs Kiss · World Congress 2023

2:34 min

Docker sandbox architecture and microVM environment integration

Manuel de la Peña Manuel de la Peña · World Congress 2026 Europe

Videos

See all

Related articles

See all