
OpenAI
シニア
セキュリティチームに入り込み、OpenAI のモデルを実際のサイバーセキュリティワークフローへ安全にデプロイする
OpenAI は、CISO、SOC チーム、セキュリティエンジニアが OpenAI のモデル、API、Codex、エージェント型ワークフローを、セキュアコードレビュー、脆弱性トリアージ、脅威モデリング、インシデントレスポンスといったユースケースに適用できるよう支援する、顧客対応の Cyber AI Deployment Engineer を採用します。テクニカルコンサルティングまたはセキュリティアーキテクチャの経験 5 年以上に加え、実装スキル(API、エージェント、CI/CD、セキュリティツール)とエビデンスファーストのセキュリティ判断力が求められます。面接では、サイバーセキュリティ領域の深い知見、安全な AI デプロイメントパターンの設計力、CISO レベルの戦略と実装レベルの手触りを行き来する力が試されると考えられます。
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この面接で問われること
- サイバーセキュリティ領域の深い知見(AppSec、クラウドセキュリティ、SOC/IR、検知エンジニアリング、GRC)
- 安全な AI デプロイメントパターン:tool/function calling、サンドボックス化、ガードレール、テレメトリ、human-in-the-loop
- 曖昧な顧客課題からのパイロットのスコープ設定(成功基準、データ、評価、意思決定ゲート)
- CISO レベルの戦略と実務者レベルの実装の橋渡し
- エビデンスファーストのセキュリティ判断:検出結果の検証、誇張した主張の回避
- 実際のセキュリティツール(API、CLI、CI/CD、スキャナー)を使ったデモ/プロトタイプ/リファレンスアーキテクチャの構築
よくある質問の方向性
セキュリティチームと組んで、AI 支援の脆弱性トリアージや SOC ワークフローのパイロットをどうスコープ設定しますか
エージェント型のセキュリティワークフローに、どのような安全な実装パターン(ガードレール、サンドボックス化、人間による承認)を組み込みますか
CISO の戦略目標を、セキュリティエンジニアリングチーム向けの具体的な技術デプロイメント計画にどう落とし込みますか
セキュリティ検出結果を検証し、真の検知(true positive)とノイズを切り分けた経験を説明してください
AI と実際のセキュリティツール(CI/CD、スキャナー、ログ)を統合して構築したデモや PoC について説明してください
AI を活用したインシデントレスポンスワークフローのデータハンドリングと監査要件について、顧客にどう助言しますか
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