Cyber Security Engineer - Platform & DevSecOps (m/w/d)

• Konzeption, Implementierung und kontinuierliche Weiterentwicklung der technischen Security Architecture für große Kubernetes-basierte Plattform-, Software- und Dateninfrastrukturen
• Hands-on-Analyse, Härtung und Sicherheitsvalidierung von Linux-, Container- und Kubernetes-Infrastrukturen vom Host über den Cluster bis zur Anwendung
• Durchführung technischer Security Assessments, Penetration Tests und adversarial Security Tests gegen eigene Plattformen und Komponenten, um Schwachstellen und realistische Angriffspfade praktisch nachzuweisen
• Security Review und Härtung von Infrastructure as Code sowie Integration automatisierter Sicherheitsprüfungen, Security Gates und Policy-as-Code-Mechanismen in CI/CD- und DevSecOps-Prozesse
• Absicherung von Kubernetes-Umgebungen einschließlich RBAC, Workload Isolation, Admission Policies, Network Policies, Secrets Management und Runtime Security
• Mitgestaltung einer sicheren Software Supply Chain, u. a. für Abhängigkeiten, Container Images, Artefakte, SBOM, Signierung, Provenance und vertrauenswürdige Build- und Deployment-Prozesse
• Analyse und Absicherung von Netzwerkverbindungen und Kommunikationspfaden zwischen Plattformen, Rechenzentren, externen Netzen und angebundenen Systemen, einschließlich Segmentierung, Firewalls, Gateways, TLS/PKI, APIs und Machine-to-Machine-Kommunikation
• Konzeption und technische Validierung von Identity-, Authentication- und Authorization-Konzepten für Benutzer, Services und Workloads sowie von Secrets-, Credential-, Certificate- und Key-Management
• Sicherstellung des Schutzes von Daten at rest, in transit und während der Verarbeitung in enger Zusammenarbeit mit Plattform- und Data-Engineering-Teams
• Durchführung von Threat Modeling, Schwachstellenanalyse und technischer Validierung von Findings; Ableitung und Umsetzung wirksamer Gegenmaßnahmen
• Weiterentwicklung von Security Monitoring, Audit Logging und Detection-Fähigkeiten sowie Unterstützung bei der technischen Analyse und Behebung von Security Incidents
• Mitwirkung an der Sicherheitsbewertung von AI-/Machine-Learning-Infrastrukturen und AI-basierten Anwendungen sowie Umsetzung von Security Proofs of Concept bis in produktionsreife Lösungen

• Erfolgreich abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Cyber Security, IT-Security, Software Engineering oder eine vergleichbare Qualifikation
• Mehrjährige praktische Erfahrung in einer technisch geprägten Security-Rolle, z.B. als Security Engineer, Platform Security Engineer, DevSecOps Engineer oder Penetration Tester
• Sehr gute praktische Kenntnisse von Linux, Netzwerken, Containern und Kubernetes sowie ein belastbares Verständnis moderner Cloud-Native- und Plattformarchitekturen
• Praktische Erfahrung in der Absicherung von Infrastructure as Code, CI/CD-/DevSecOps-Prozessen und Kubernetes-Umgebungen
• Fundierte Kenntnisse zu Netzwerksegmentierung, TLS/PKI, IAM/RBAC, Secrets und Credentials sowie gängigen Authentifizierungs- und Autorisierungskonzepten
• Erfahrung mit Schwachstellenanalyse und Penetration Testing sowie die Fähigkeit, Findings praktisch zu reproduzieren, technische Ursachen zu verstehen und passende Gegenmaßnahmen umzusetzen
• Gute Scripting- oder Programmierkenntnisse, z. B. in Python, Bash, Go oder einer vergleichbaren Sprache, insbesondere für Automatisierung und Security Testing
• Fähigkeit, Security Architecture mit praktischer Umsetzung zu verbinden und effektiv mit Plattform-, Software-, Netzwerk- und Data-Engineering-Teams zusammenzuarbeiten
• Sichere Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Strukturierte und teamorientierte Arbeitsweise 
• Erfahrung mit Red-Team-, Blue-Team- oder Purple-Team-Ansätzen und adversarial Testing in komplexen Plattformumgebungen von Vorteil
• Vertiefte Kenntnisse in Software-Supply-Chain-Security, z. B. SBOM, Artefaktsignierung, Provenance, Dependency Security oder vertrauenswürdigen Build-Prozessen förderlich
• Erfahrung mit Policy as Code, Admission Control und Runtime Security, z. B. mit OPA/Gatekeeper, Kyverno, Falco oder vergleichbaren Lösungen von Vorteil
• Kenntnisse in Security Monitoring, Detection Engineering und Incident Response in verteilten Kubernetes- oder On-Premises-Umgebungen sowie Erfahrung mit der Absicherung großer Datenplattformen, Object Storage, Datenbanken oder datenintensiver Systeme von Vorteil
• Kenntnisse im Bereich AI-/Machine-Learning-Security, z. B. Schutz von AI-Endpunkten, Trainingsdaten, Modellen, ML-Pipelines oder AI-Supply-Chain sowie Erfahrung mit besonders geschützten, On-Premises-, Edge- oder zeitweise nicht verbundenen Infrastrukturen von Vorteil

Für diese Rolle sind belastbare Grundlagen und praktische Umsetzungserfahrung entscheidend. Die zusätzlichen Spezialkenntnisse sind ausdrücklich keine Voraussetzung.

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