Security Engineer - 인프라 (보안, AI Security)

보안팀을 소개해요

보안팀은 당근이 안전하게 서비스를 제공하는 걸 목표로 하고 있어요. 외부로부터의 공격을 방어하고 내부의 소중한 정보가 외부로 유출되는 걸 예방해요. 이 모든 활동은 다양한 정보보호 관련 법률과 규정을 준수하면서 이루어지고 있어요. 당근의 비즈니스 모델을 이해하고 적재적소에 명확한 기준을 제공하며, 그 기준에 맞게 기술적으로 적용해요. 이런 노력들을 통해서 이용자들이 신뢰할 수 있는 당근 서비스를 만들어 가고 있어요.

🥕 누구나 안심하고 사용하도록, 당근의 안전을 지키는 보안팀

이런 일을 해요

• 당근의 AI 기능을 공격자 관점에서 집중적으로 파고들며, 프롬프트 인젝션, 권한 오남용, 도구 호출 조작, 출력 처리 취약점 등 LLM·AI 에이전트 특화 공격 기법을 연구하고 적용해요
• AI 기능에 대한 모의해킹·레드티밍 프로세스를 고도화하고, 당근 환경에 맞는 진단 기준을 정의해가요
• promptfoo, garak 등 LLM 보안 진단 자동화 도구를 활용·확장하고, 필요한 경우 직접 개발해 반복 가능한 AI 레드티밍 체계를 만들어요
• ML·프로덕트 조직과 함께 발견한 취약점의 근본 원인을 분석하고, AI 기능 설계 단계부터 보안 관점을 녹여가요

이런 분을 찾고 있어요

• AI 보안 또는 공격자 관점에서 LLM을 다뤄본 경험이 있으신 분 (실무 경력, 버그바운티, 개인 연구, CTF, 블로그 등 어떤 형태든 환영해요)
• LLM·AI 에이전트의 동작 원리(프롬프트 구조, 툴 호출, RAG, MCP 등)를 이해하고, 공격 관점에서 해석할 수 있으신 분
• 웹/앱/API 취약점에 대한 기본적인 이해와 진단 경험이 있으신 분
• ML·프로덕트 조직과 파트너로서 소통할 수 있으신 분

이런 분이면 더 좋아요!

• 새로운 AI 보안 이슈나 동향을 꾸준히 학습하고 공유해 본 경험이 있으신 분
• promptfoo, garak 등 LLM 보안 진단 도구를 직접 사용·확장해 보신 분
• 버그바운티, CVE 리포팅, 보안 컨퍼런스 발표 등 외부 활동 경험이 있으신 분
• ML 파이프라인(데이터 수집 → 학습 → 배포 → 모니터링)에 대한 이해가 있으신 분
• 클라우드(AWS, GCP 등) 기본 구조에 대한 이해가 있으신 분
• Docker, Kubernetes 등 컨테이너 환경 경험이 있으신 분

참고해 주세요

• 정규직 채용의 경우 3개월의 수습기간이 있어요
• ‘장애인고용촉진 및 직업재활법’, ‘국가유공자 등 예우 및 지원에 관한 법률’에 따라 장애인 및 보훈대상자는 채용 전형 시 우대하고 있어요

이렇게 합류해요

1. 서류 전형  → 2. 화상 인터뷰 → 3. 직무 인터뷰 → 4. 컬처핏 인터뷰 및 레퍼런스 체크 → 5. 처우협의 →  6. 최종 합격 및 입사

팀 동료들의 한마디

당근 보안팀은 보안을 '막는 것'이 아니라 '함께 만들어가는 것'으로 접근해요. 다른 팀의 요청에 허용·거부로 답하기보다 맥락을 이해하고, 기획 초기부터 같은 곳을 바라보는 파트너로 함께 방향을 찾으려 해요. 팀 내부에서는 각자 담당 영역이 나뉘어 있지만 유기적으로 연결되어 일하고, 리스크가 큰 의사결정이나 ISMS-P·ISO 27001 같은 인증 업무도 혼자 짊어지지 않고 팀 전체가 나눠 해내고 있어요. AI Security 영역에서는 정답이 있는 문제가 아니라 업계 전반적으로 아직 답을 찾는 중인 문제를 마주하게 돼요. '완벽한 답' 대신 '지금 우리 상황에 맞는 최선의 답'을 팀과 함께 정의해 가는 방법을 배웠어요. 한 영역에 머무르지 않고 클라우드, 보안 솔루션, 다양한 서비스 등 여러 환경을 접하다 보니 각 영역이 어떻게 연결되는지도 보이고 고민의 시야도 넓어지고 있어요. 정답이 정해지지 않은 영역에서는 좋은 질문이 좋은 답보다 중요할 때가 많고, 그 질문은 기술뿐 아니라 사람과 비즈니스를 함께 이해할 때 나온다고 생각해요. 좋은 질문을 던지고, 기술 너머까지 보는 분들과 함께하고 싶어요!

• Elliot, Security Engineer