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Member Of Technical Staff (Secure Intelligence Institute)

perplexity

San Francisco
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Job Score

70 pts
On-site model (+70)

Perplexity is seeking energetic researchers and engineers to join our Secure Intelligence Institute (SII), Perplexity's flagship research center for advancing security, privacy, and trust in frontier intelligence. SII’s goals are to advance frontier AI security research, translate those advances into concrete improvements in Perplexity's systems, and share knowledge and resources that strengthen the broader AI ecosystem.

As a member of SII, you'll conduct original and impactful research on improving the security and privacy of frontier intelligence systems. Your goal will be to conduct research that is not only rigorous in theory, but practical enough to improve the systems people rely on every day. This work will be informed by the realities of operating general-purpose AI systems used by millions of people and thousands of enterprises, and you'll be expected to translate both your own research and advances from the broader community to practical improvements that protect and defend Perplexity's users.

Responsibilities

  • Develop threat models for emerging attack surfaces in AI-native products, including browser, search, and autonomous agents.

  • Identify and analyze security and privacy threats across AI systems, infrastructure, and user-facing products.

  • Develop novel defenses, mitigations, and detection mechanisms for security and privacy in AI-native products.

  • Build security evaluation frameworks, benchmarks, and datasets to measure the effectiveness of different defense mechanisms.

  • Partner with Perplexity’s Security Engineering team to translate state of the art research into shipped security features and hardened system architectures.

  • Collaborate with top-tier academic and industry researchers in SII's external research network.

  • Publish findings at premier venues and contribute to the broader security research community.

Qualifications

  • Hold a PhD (or equivalent research experience) in Computer Science, Computer Engineering, or a related field, with a primary focus on security and/or privacy.

  • Experience publishing at top security conferences (IEEE S&P, USENIX Security, ACM CCS, NDSS) demonstrating original, impactful research contributions.

  • Deep expertise in one or more of: security of agentic systems, systems security, web and applications security, program analysis, and software security.

  • Proficiency in Python (bonus points for TypeScript, Go, and/or Rust).

  • Ability to operate with high independence, willing to dive in and take ownership, and comfortable in a fast-paced environment where research directly informs product.

  • Clear and concise communcation, translating complex attack narratives into actionable insights for engineering and leadership.

Guias de Carreira

Guia de Carreira em Tecnologia

Planejamento, habilidades, entrevistas e crescimento profissional em TI, Ciência de Dados, DevOps e Produto.

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Guia de Carreira em Design

UX/UI, Design Gráfico, Design de Produto. Portfólio, ferramentas, entrevistas e crescimento na área de Design.

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Guia de Carreira em Marketing

SEO, Mídia Paga, Growth, Marketing de Conteúdo. Certificações, ferramentas e estratégias para crescer no Marketing Digital.

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Guia de Carreira em Finanças

Mercado financeiro, investimentos, finanças corporativas, certificações e estratégias para crescer na área financeira.

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Guia de Carreira em Comunicacao

Jornalismo, RP, Comunicacao Corporativa, Marketing de Conteudo e Producao Multimidia.

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Guia de Carreira em Administracao

Gestao de Empresas, RH, Logistica, Consultoria, Gestao de Projetos e Empreendedorismo.

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Guia de Carreira em Dados

Ciencia de Dados, Engenharia de Dados, BI, Machine Learning e IA. Da formacao ao mercado.

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Guia de Carreira em Produto

Product Management, Product Ownership, Agile, Scrum e OKRs. Da estrategia a execucao.

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Dica do Especialista

Por que IA e Dados são a Nova Moeda do Mercado

Historicamente, o departamento financeiro de uma empresa operava olhando pelo espelho retrovisor. O trabalho consistia em fechar o mês, consolidar planilhas, reconciliar contas e relatar aos acionistas o que havia acontecido. Em 2026, esse modelo não apenas envelheceu, ele se tornou um risco estrutural para qualquer negócio. A nova exigência do mercado não é a documentação do passado, mas a predição cirúrgica do futuro.

A união entre Inteligência Artificial (IA) e Ciência de Dados criou o que o mercado hoje chama de "Profissional de Finanças Aumentado" (Augmented Finance Professional). Profissionais que não dominam essas ferramentas estão sendo rapidamente rebaixados a funções operacionais de baixo valor, enquanto os fluentes em dados assumem as cadeiras de tomada de decisão (C-Level).

1. De Historiador a Estrategista de Negócios

O FP&A (Financial Planning & Analysis) sofreu a maior revolução desde a criação do Excel. Até poucos anos atrás, criar cenários de planejamento exigia semanas de compilação manual. Hoje, modelos de Machine Learning ingerem terabytes de dados não-financeiros — clima, sentimento em redes sociais, cadeias de suprimentos globais, flutuações cambiais em tempo real — para criar previsões de receita altamente precisas em segundos.

O profissional de finanças moderno precisa saber fazer as perguntas certas à máquina (Engenharia de Prompts) e validar a integridade dos dados (Data Governance). O valor do humano não está em construir o gráfico, mas em traduzir os insights algorítmicos em estratégia de alocação de capital.

2. IA Generativa: O Fim do "Trabalho Braçal" Financeiro

Com a maturidade de Modelos de Linguagem de Larga Escala (LLMs) especializados em finanças (como os derivados do BloombergGPT e soluções fechadas da Microsoft e OpenAI), a elaboração de relatórios narrativos de desempenho e a análise de contratos complexos foram automatizadas.

"A Inteligência Artificial não vai substituir o CFO. Mas o CFO que utiliza IA certamente substituirá aquele que se recusa a adotá-la."

Ferramentas de IA generativa em 2026 já são capazes de ler o balanço patrimonial, compará-lo com as metas trimestrais e gerar a primeira versão do DRE (Demonstrativo de Resultados) comentado, com alertas de anomalias, liberando o analista para investigar por que as variações ocorreram, em vez de perder tempo descrevendo-as.

O Stack Tecnológico do Profissional Financeiro em 2026

Saber Excel avançado e VBA já é considerado pré-requisito básico, não um diferencial. O mercado hoje exige:

  • SQL & Python: Para extração e manipulação de bases de dados massivas que o Excel não suporta.
  • Data Storytelling (Power BI / Tableau): A capacidade de transformar números densos em narrativas visuais acionáveis para o conselho de administração.
  • Automação (RPA): Implementação de robôs para fechamento contábil e reconciliação automática.
  • Fluência em IA: Entendimento prático de modelos preditivos e uso de "Copilotos" financeiros (IA Generativa) com segurança de dados corporativos.

3. Auditoria Contínua e Detecção de Fraudes

O modelo tradicional de auditoria por amostragem (onde auditores analisam 5% das transações para inferir a saúde de 100%) tornou-se obsoleto. O profissional moderno utiliza algoritmos de detecção de anomalias que auditam 100% das transações em tempo real.

Modelos de IA aprendem os padrões de gastos da empresa e bloqueiam faturas duplicadas, pagamentos suspeitos a fornecedores e desvios de compliance antes mesmo que o dinheiro saia do caixa. Isso transformou a gestão de risco: de uma investigação post-mortem para uma barreira preventiva ativa.

Conclusão

A transição para um ambiente financeiro movido a IA e Dados não é uma ameaça aos empregos na área, mas uma oportunidade de elevação intelectual da profissão. O contador, o analista e o diretor financeiro de 2026 são, na verdade, cientistas de dados aplicados a negócios. Investir na alfabetização de dados (data literacy) deixou de ser uma vantagem competitiva para se tornar o passaporte mínimo de entrada nas corporações de alto nível.

Conteúdo focado em Desenvolvimento Profissional e Transformação Digital.