Staff Enterprise Security Engineer

Wilayah: Amerika Serikat. Sumber lowongan: Jobicy. Lamar melalui halaman sumber.

RDQ227R1176

Meskipun kandidat di lokasi yang terdaftar sangat dianjurkan untuk peran ini, kandidat di lokasi lain (berbasis di AS) akan dipertimbangkan.

Mission

Databricks sedang merekrut L6 Staff Enterprise Security Engineer untuk memperluas cakupan Enterprise Security di lingkungan perusahaan dan produk yang berkembang pesat. Peran ini akan berfokus pada pengamanan aplikasi perusahaan, integrasi lintas sistem, alur data, dan kasus penggunaan terkait AI yang sedang berkembang. Cakupannya meliputi kemitraan dengan tim Data pada pengembangan produksi perusahaan di dalam platform Databricks, melalui tinjauan keamanan pada desain implementasi, pengerasan (hardening), pengawasan konfigurasi, dan diskusi keamanan data perusahaan yang lebih luas, serta pola akses modern seperti MCP, integrasi, dan keamanan batas kepercayaan (trust boundary), otomatisasi keamanan, dan dukungan engineering keamanan yang lebih luas di berbagai platform dan layanan perusahaan. Engineer ini akan membantu mengidentifikasi risiko, menentukan persyaratan keamanan yang praktis, dan meningkatkan hasil keamanan melalui penilaian teknis yang kuat, engineering langsung, dan kemitraan lintas fungsi.

Opportunity

Peran ini berada di persimpangan antara arsitektur perusahaan, security engineering, kemitraan security product, dan pemberdayaan bisnis. Pengembangan produksi perusahaan di dalam platform Databricks tetap dimiliki oleh tim Data; EntSec menentukan bagaimana kami berinteraksi, meninjau desain implementasi, konfigurasi, dan alur data saat kapabilitas dibangun, di samping tinjauan aplikasi perusahaan dan integrasi yang sedang berjalan. Engineer akan menilai teknologi, integrasi, dan alur kerja baru dengan penekanan pada desain yang aman, autentikasi dan otorisasi, penanganan data, pencatatan log (logging), konektivitas pihak ketiga, keamanan API dan token, serta ketahanan operasional. Peran ini bekerja sama secara erat dengan Product Engineering, IT, Legal Privacy, dan pemangku kepentingan bisnis untuk memunculkan risiko sejak dini, menetapkan persyaratan yang jelas, dan membangun otomatisasi yang menskalakan cakupan keamanan. Ini adalah peluang besar untuk membantu membentuk bagaimana Enterprise Security mendukung pengembangan produk Databricks, keamanan data perusahaan, SaaS, dan platform internal, otomatisasi, serta sistem yang terhubung dengan AI seiring dengan kompleksitas lingkungan yang terus bertambah.

Requirements

• Pengalaman 8+ tahun dalam security engineering, enterprise security, application security, cloud security, atau bidang terkait.

• Pengalaman melakukan tinjauan desain atau arsitektur keamanan untuk fitur produk, aplikasi perusahaan, platform SaaS, integrasi, atau sistem yang dikembangkan secara internal.

• Kefamiliariaran langsung dengan platform Databricks atau platform data/AI yang sebanding (Unity Catalog, tata kelola workspace, service principals, pola akses data).

• Pemahaman yang kuat tentang autentikasi, otorisasi, SSO, federasi, SCIM, keamanan API, penanganan token, manajemen secrets, dan desain hak istimewa terendah (least privilege).

• Pengalaman menilai alur data, integrasi pihak ketiga, batas kepercayaan (trust boundaries), pencatatan log dan pemantauan, serta kontrol keamanan di seluruh sistem yang saling terhubung.

• Rekam jejak yang terbukti dalam membangun otomatisasi keamanan dalam produksi: pemantauan, pemeriksaan postur, alur kerja tinjauan, atau perkakas (Python, SQL, Terraform, atau yang serupa).

• Kemampuan untuk mengevaluasi risiko di lingkungan perusahaan modern, termasuk platform otomatisasi, alur kerja terkait AI, dan pola integrasi yang sedang berkembang seperti MCP.

• Keterampilan komunikasi tertulis dan lisan yang kuat, termasuk kemampuan menerjemahkan risiko teknis ke dalam persyaratan yang jelas dan panduan yang dapat ditindaklanjuti.

• Pengalaman mendorong hasil keamanan melalui penilaian engineering, pengaruh, dan perbaikan proses yang dapat disesuaikan (skalabel).

• Kefamiliariaran dengan platform cloud, sistem identitas perusahaan, dan domain kontrol inti seperti audit log, enkripsi, kontrol akses, retensi data, dan respons insiden.

Outcomes

• OUTCOME 1: Membentuk model keterlibatan EntSec yang konsisten dengan tim Data pada pengembangan produksi perusahaan di dalam platform Databricks: tinjauan keamanan terhadap desain implementasi, panduan pengerasan, pengawasan konfigurasi, dan pelacakan remediasi, sementara tim Data tetap mempertahankan kepemilikan atas pengembangan dan pengiriman produk.

• OUTCOME 2: Memperkuat praktik keamanan di seluruh aplikasi perusahaan, integrasi, dan tinjauan keamanan data dengan mengidentifikasi risiko utama sejak dini, meningkatkan kualitas persyaratan, dan membantu tim mengatasi masalah keamanan lebih awal dalam siklus hidup, termasuk alur kerja terkait AI, alur data, dan pola integrasi.

• OUTCOME 3: Membangun otomatisasi dan kapabilitas agen, termasuk kontrol bergaya SSPM dan Security AI Personas, yang membantu mengamankan sistem sejak awal, mengurangi ketergantungan pada tinjauan manual, dan menyematkan panduan keamanan lebih awal dalam siklus hidup produk dan integrasi.

Competencies