AIエージェントセキュリティ / LLMエンジニア

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UNCHAIN株式会社

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AI要約(β)

AIエージェントの未来を共に築く、AIエージェントセキュリティ/LLMエンジニアを募集!年収600-1000万円、柔軟な働き方でフルリモートも可能。私たちは、LLMベースAIエージェントへのIPI攻撃から自律的に防御・学習する革新的なシステムを開発しています。未踏のAIセキュリティ領域で、研究とプロダクト開発を両立し、AIが社会インフラとなる未来を創造する挑戦です。未知の課題を解き明かし、世界をリードするキャリアを築きたいあなたへ。

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給与・報酬

年収 600万円 ~ 1,000万円

稼働時間

09:00 ~ 18:00

雇用形態

正社員

出社頻度

相談の上決定する

勤務地

-

現状と課題

私たちは、AIエージェントが社会の様々な業務を担う未来に向けて、AIセキュリティ領域の研究・開発を行っています。

現在特に注力しているのが、 Prompt Injection / Indirect Prompt Injection(IPI)などのAI攻撃への対策技術です。

LLMエージェントが外部ツールやデータにアクセスする環境では、 外部コンテンツに埋め込まれた攻撃によって モデルの挙動が乗っ取られるリスクが存在します。

この問題に対して私たちは、

・AIエージェントへの攻撃を自動生成する AI Red Teaming ・攻撃データをもとにした Security AI / Guardrailモデルの学習 ・LLMエージェントの挙動をリアルタイムで監視・制御する AIセキュリティ基盤

などの開発を進めています。

現在はプロダクトの初期フェーズで、 AIセキュリティ領域の研究とプロダクト開発を同時に進めている段階です。

LLMエージェントが社会インフラとして普及する中で、 AIエージェントの安全性を担保する技術は今後ますます重要になります。

この領域の研究開発を加速するため、 AI / LLMエンジニアを募集しています。

お願いする業務

以下のような領域の開発をお願いする予定です。

・LLMエージェントに対する Prompt Injection / IPI攻撃の研究・実装 ・AI Red Teamingによる 攻撃生成システムの開発 ・攻撃データを用いた Security AI / Guardrailモデルの学習 ・LLMエージェントの安全性評価基盤の構築 ・AIセキュリティに関する新しいアーキテクチャの設計

具体的には

・LLMを用いた攻撃生成 ・攻撃データセットの生成 ・防御モデルの学習 ・エージェントの挙動検証

など、AIセキュリティに関する研究開発全般に関わっていただきます。

研究寄りのテーマも多く、 論文ベースの実装や新しいアプローチの検証などにも取り組める環境です。

・LLM / AIエージェントのセキュリティに興味がある方 ・Prompt Injection / Jailbreakなどの攻撃に関心がある方 ・AI Red Teaming / AI Safety / AI Security領域に挑戦したい方 ・研究だけでなくプロダクト実装にも関わりたい方 ・AIエージェントの未来のインフラを作りたい方

特に

AIエージェントのセキュリティは、まだ世界的にも未成熟な領域です。

そのため

・新しい研究領域に挑戦したい方 ・未知の問題を解くのが好きな方

に向いているポジションです。

募集要項

概要

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雇用形態

正社員

給与・報酬

年収 600万円 ~ 1,000万円

稼働時間

09:00 ~ 18:00(休憩時間:60分)

出社頻度

相談の上決定する

休日・休暇

土曜日、日曜日、祝日、年末年始(12月29日~1月3日)

スキル要件

スキル名

経験年数

種別

Python指定なし必須
強化学習指定なし必須
OpenAI API指定なし必須

サービス内容の詳細

LLMベースのAIエージェントに対する間接的プロンプトインジェクション(IPI)攻撃への防御を研究しています。

外部ドキュメントに埋め込まれた悪意ある指示によって、AIエージェントが意図しない操作を実行してしまう脆弱性に対し、「攻撃に敗れても自律的に再学習して防御を回復するエージェント」の実現可能性を実証するプロジェクトです。

学術論文(NAACL 2025)で「静的な防御は適応的攻撃にすべて破られる」と主張されている問題に対し、動的な学習ループによって防御側も進化できることを実験的に示しています。

取り組んでいること:

  • マルチエージェント構成での攻撃検知・防御アーキテクチャ設計
  • 攻撃成功率・正常タスク処理率・過剰拒否率の定量評価パイプライン構築
  • パラメータ効率の良い微調整による軽量な防御モデルの学習
  • 攻撃と防御の反復学習ループの実装と評価

選考フロー

  1. カジュアル面談
  2. 1次面接

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