資深資安數據工程師 (AI SecOps) Senior Security Data Engineer

【關於我們｜About Us】

我們是 Dynasafe 旗下的 數據科學應用團隊，深耕資安領域 10+ 年，為國內金融業龍頭客戶打造從資料、偵測到自動化回應的端到端防線。

我們正在做一件市場上還很少有人做成的事：把 SecOps 從「規則驅動」推進到「AI 驅動」—— 以地端大型語言模型（on-prem LLM）進行告警分析、調查輔助與回應建議，並且用可量測的方式證明它真的有效、知道它何時不可信。

這個職位不是來學平台操作的。我們需要一位能主導偵測工程、設計資安資料架構，並帶著團隊把 AI 真正落進資安維運的資深工程師。

【你要做什麼｜What You'll Do】

● 主導 AI + SecOps 落地：設計並實作以地端 LLM 為核心的告警分析與調查輔助流程 —— 從 alert triage、事件脈絡彙整到回應建議產出；並建立評估機制，量測 AI 判斷的準確率、誤報率與可信邊界，讓「AI 有沒有用」是能被數據回答的問題。
● 擁有偵測工程（Detection Engineering）：負責偵測規則庫的品質與生命週期 —— 規則設計、誤報調校、MITRE ATT&CK 覆蓋度盤點、版本控管與回歸測試（detection-as-code）。
● 設計資安資料架構：規劃 log 蒐集、欄位正規化（Splunk CIM／OCSF）與分層儲存策略；透過 telemetry pipeline 進行路由、取樣與降噪，在偵測涵蓋率與 ingest 成本之間找到最佳解。
● 量測與證明成效：建立偵測有效性指標（true positive rate、alert fatigue、MTTD／MTTR、涵蓋率），把資安防線的效果從「感覺」變成「數據」。
● 自動化與流程編排：以 Python 與流程編排平台（SOAR／自動化腳本），把重複的調查、佐證蒐集與回應動作自動化。
● 主導客戶端技術溝通：直接與金融業頂尖客戶的資安團隊協作，理解真實痛點、設計解決方案，並在技術層面主導對話。
● 帶人與傳承：指導初階工程師，把個人的調查經驗轉化為團隊可複用的方法、規則與文件。

【我們希望你具備｜What We're Looking For】

● 3 年以上 SOC／SIEM／資安維運或資安數據工程相關經驗（Splunk、Microsoft Sentinel、Elastic、QRadar 等任一平台皆可）。
● 熟悉查詢語言（SPL 或同等）、Regex 與 JSON，能從海量日誌中快速定位問題並還原事件脈絡。
● 具備 Python 自動化開發能力，熟悉 Linux 與 Shell Script。
● 理解常見攻擊手法與 MITRE ATT&CK，能把攻擊行為轉譯為可落地、可調校的偵測邏輯。
● 對 AI 應用於資安維運有真實的熱情與判斷力 —— 知道 LLM 能做什麼，更知道它何時不可信、該如何驗證。
● 出色的問題解決能力：面對一條告警，能追到底、講清楚因果，並把調查過程沉澱為可重複的方法。
● 良好的溝通能力，能與客戶及跨團隊協作，把技術判斷講成對方聽得懂的語言。

【為什麼要加入我們｜Why Join Us?】

● 做市場上稀缺的事：AI + SecOps 是正在成形的領域，你不是來執行既定流程，而是來定義它。你在這裡建立的方法、規則與評測基準，市場上還沒有標準答案。
● 真實的規模與場景：服務國內金融業龍頭客戶，面對真實的攻擊、真實的合規壓力與真實的資料量 —— 這裡沒有玩具問題。
● 技術自主權：我們不被單一平台綁死。你將實質參與資料架構、工具選型與偵測策略的決策，而不是被既有系統框住。
● 顧問級的影響力：你的技術判斷會直接影響客戶的資安決策 —— 這是工程師少有的、能親眼看見自己工作影響力的位置。
● 資深團隊與深厚累積：10+ 年資安實戰底蘊，以及一群會跟你認真辯論技術的同事。