3 Part-Time Ai Security Jobs

Strategische und konzeptionelle Beratung im Sicherheitsmanagement, Erstellung und kontinuierliche Optimierung von Sicherheitskonzepten, Fachliche Leitung komplexer Sicherheitsprojekte, Durchführung von Risikoanalysen auf Basis etablierter Standards (z. B. BSI-Grundschutz, ISO 27001), Sicherstellung der Einhaltung von Sicherheits- und Compliance-Anforderungen, Aktive Mitwirkung an internen und externen Audits, Verantwortliche Dokumentation von Sicherheitsrichtlinien und -konzepten, Funktion als zentrale Schnittstelle zu Kunden, Stakeholdern und internen Fachbereichen, Vertretung des Unternehmens in Kunden- und Projektgremien sowie Klärung komplexer Fragestellungen, Beratung von Bereichs- und Abteilungsleitungen sowie Produktentwicklungsteams, Coaching und fachliche Anleitung von Kolleg*innen zur Förderung des Wissenstransfers, Unterstützung des internen Sicherheitsmanagements bei der Analyse und Bearbeitung von Sicherheitsvorfällen, Entwicklung nachhaltiger Lösungsansätze

Identifikation, Priorisierung und Begleitung von KI-Use-Cases entlang der bankinternen Wertschöpfungskette, Abstimmung/Harmonisierung mit der IT zur technischen Integration von KI-Lösungen in die bestehende Systemlandschaft und Datenarchitektur, Kooperation mit dem Risikocontrolling, insbesondere bei der Bewertung von Modellrisiken, Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-gestützten Entscheidungen, Strategische Positionierung des Themas KI im Haus: Impulsgebung, Kommunikation mit Stakeholdern, Einbettung in Digitalisierungsstrategie, Aufbau und Pflege eines internen und externen Netzwerks zu KI-Themen, Konzeption und Durchführung von Sensibilisierungs- und Schulungsformaten für Fachabteilungen und Führungskräfte

Konzeption, Implementierung und Skalierung der LLM-Infrastruktur (Hardware, Container, Orchestrierung), Maximierung der Ressourcenauslastung durch geeignete Techniken wie KV-Caching, Quantisierung und Parallelisierung, Betrieb und Optimierung von LLMs auf NVIDIA-GPU-Plattformen (CUDA), inklusive hardwarenahen Anpassungen, Design und Betrieb von RESTful APIs und API Gateways (z. B. Kong, KrakenD) für sichere, skalierbare LLM-Schnittstellen, Evaluation und selektive Bereitstellung von LLMs nach Anforderungen (z. B. Logik / Sprachverständnis, Code-Generierung), Integration von Embedding- und Reranking-Modellen zur Verbesserung der Suchqualität in RAG-Pipelines, Nahtlose Integration in Frontends (Open WebUI) und Datenpipelines mit KI-Entwicklern, Sicherstellung eines stabilen Betriebs durch automatisiertes Konfigurationsmanagement (Ansible) und umfassendes Monitoring (Prometheus / Grafana), Beitrag zur Standardisierung von LLM-Infrastrukturen im Rahmen der Helmholtz-KI-Initiativ, Ansprechpartner:in für KI-Demands am DKFZ und Mitarbeit im KI-Kompetenzteam des DKFZ

wissenschaftliche Konzeption und prototypische Umsetzung eines SIEM-Systems (Security Information and Event Management) mit Security-First-Architektur mit einer performanten, skalierbaren Datenbankstruktur, optimiert für sicherheitsrelevante Logdaten (z. B. Ereignisnormalisierung, Zeitreihenverarbeitung, Indizierung, Zugriffskontrollen), Forschung zur Integration sicherheitsrelevanter Funktionen, darunter kryptografische Verfahren zur Datenintegrität, rollenbasierte Zugriffskonzepte (RBAC) sowie Audit-Mechanismen, Vorbereitung und Anbindung eines Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Ansatzes, einschließlich Datenaufbereitung, Embedding-Strategien und Schnittstellen für KI-basierte Sicherheitsanalysen. Integration in geeignete LLMs, Veröffentlichung von Forschungsergebnissen in wissenschaftlichen Fachzeitschriften und auf Konferenzen, enge Kooperation mit Partnern aus der Wirtschaft, insbesondere den Stifterfirmen des TTZ-WUE, zur Bearbeitung praxisrelevanter Fragestellungen und zum Transfer wissenschaftlicher Erkenntnisse

Vermittlung von Fachwissen zur Steuerung, Koordination und Integration von KI-Projekten im Unternehmen, Unterricht von Fach- und Führungskräften aus Unternehmen, die operative KI-Projekte implementieren und koordinieren sollen sowie Projektleiter:innen und Mitarbeitende aus IT, Projekt- und Prozessmanagement, Qualitätsmanagement oder Digitalisierungsprojekten, Qualifizierte Vermittlung der Bereiche: Einführung und Zielsetzung, KI-Anwendungen und Tools, Organisationsentwicklung, Governance & Change-Management, Planung, Controlling und Umsetzung von KI-Projekten, Nachhaltige Integration von KI im Unternehmen, Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung zur Zertifizierungsprüfung „KI-Manager:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation“

Stärkung des Risikocontrollings durch Nutzung von KI, Fokussierung auf moderne, höhere Programmiersprachen sowie Optimierung und Automatisierung von Prozessen., Analyse, Bewertung und Realisierung von Use Cases in Zusammenarbeit mit Fachabteilungen., Konzeption, Entwicklung und Roll-out von KI Lösungen sowie deren Integration in die Prozess- und Systemlandschaft der Risikocontrolling-Applikationen., Weiterentwicklung von Risikocontrolling Plattformen und Begleitung von KfW-weiten Initiativen zur Einführung und bereichsübergreifenden Nutzung neuer Technologien sowie zum Informationsaustausch., Konzeption und Ausbau einer Datenschicht für flexible, einfache und themenübergreifende Auswertungen zu Fragestellungen im Risikocontrolling., Beratung der Fachabteilungen zu KI-Use-Cases, Data-Science-Tools und Best Practices., Mitwirkung bei der Einarbeitung von internen Mitarbeitenden in GenAI und Python., Einbringung der Expertise bei der Migration von individuell entwickelten DV-Lösungen (SAS etc.) nach Python unter Nutzung der GenAI-Technologie.