Apple conçoit des appareils électroniques, des systèmes d'exploitation et des services numériques, dont l'iPhone, le Mac et l'App Store.
Offensive Security Researcher - Userland & Kernel Security
Apple recrute un Offensive Security Researcher à Paris pour mener des recherches offensives sur les logiciels userland et les noyaux de ses plateformes. Le poste couvre la recherche de vulnérabilités, l’exploitation binaire, le développement d’outils de sécurité et le fuzzing, avec l’utilisation de C, C++, Python, Swift ou Objective-C.
Détails de l’offre
La description complète publiée par Apple.
Apple's Security Engineering & Architecture organization keeps the users of over 2.35 billion active devices around the world safe. That mission is at the heart of everything we do, and our team approaches it from the offensive side by finding and helping eliminate vulnerabilities in one of the most sophisticated ecosystems ever built, before adversaries can exploit them. You would be joining an extraordinary group of researchers who bring a range of backgrounds and perspectives to the work, and who are driven by curiosity, passion, and genuine engagement with what they do.
If you think you can make a difference at this scale, join us in protecting all Apple users. You will join a team whose work spans vulnerability research, binary exploitation, security tooling development, fuzzing, machine learning, and much more. By harnessing state-of-the-art technologies, and developing new ones where they don't yet exist, we amplify our impact on the security of Apple products. In this role, your primary focus will be on the userland software stack and the kernels of Apple platforms.
You will conduct offensive security research across system services, apps, the kernel and drivers, hypervisors, or other components essential to the security of Apple users. You will work in cross-functional teams alongside other researchers and engineering teams to evaluate and strengthen every layer of our products. This job is for individuals with outstanding technical skills, grit, and a genuine passion for breaking systems — so we can build them stronger. If this is you, we'd love to hear from you. In-office roles in Paris and other locations. Remote considered for experienced candidates.
Proven track record in vulnerability research targeting operating systems for local privilege escalation (LPE), across both kernel and userland attack surfaces Strong understanding of vulnerability classes and exploitation techniques, such as memory corruption, race conditions, and use-after-free Fluency in applying AI techniques and tools, such as LLMs and Machine Learning, to security research.
Deep knowledge of kernel internals, including virtual memory management, system call interfaces, and driver frameworks Understanding of state-of-the-art userland vulnerabilities and exploitation techniques Familiarity with recent mitigations such as PAC or MTE Fluency with tool development, using programming languages such as C, C++, Python, Swift, or Objective-C Knowledge of Apple operating systems like iOS or macOS is nice-to-have, but not required
Prérequis
- Proven track record in vulnerability research targeting operating systems for local privilege escalation (LPE)
- Strong understanding of vulnerability classes and exploitation techniques
- Deep knowledge of kernel internals
- Understanding of state-of-the-art userland vulnerabilities and exploitation techniques
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D’autres offres chez Apple
183 autres offres actuellement disponibles.
Vous mènerez des travaux de recherche sur les capacités de raisonnement des grands modèles de langage et les systèmes agentiques, de la formulation du problème aux expérimentations. Vous collaborerez avec des ingénieurs et chercheurs en apprentissage automatique, et pourrez publier vos résultats dans des conférences scientifiques. Le poste requiert une expérience de recherche en apprentissage automatique et un doctorat ou une expérience pratique équivalente en informatique ou dans un domaine technique connexe.
Vous rejoindrez l’équipe Apple AIML à Zürich pour concevoir et mettre en œuvre des solutions de recherche en raisonnement et en efficacité du machine learning. Les travaux portent notamment sur les grands modèles de langage, l’apprentissage par renforcement, la compression des modèles et les architectures efficaces. Le poste s’adresse à des personnes préparant un MSc ou un doctorat et ayant une expérience de recherche en machine learning, avec une maîtrise pratique de PyTorch ou JAX.
Vous contribuerez à la fiabilité, aux performances et à la capacité des plateformes de stockage et de données distribuées qui alimentent les services Apple. Le poste porte sur des systèmes à grande échelle sous Linux, notamment les stockages objet, les bases de données et les pipelines de données. Vous écrirez du code de production, diagnostiquerez des défaillances de systèmes distribués et participerez aux rotations d’astreinte et à la réponse aux incidents.
Le Client Partner développe les ventes d’Apple Ads auprès des opérateurs de jeux d’argent et des secteurs associés. Il conseille les clients sur leur stratégie publicitaire, développe les relations avec les opérateurs et agences, et contribue à leur croissance grâce à l’analyse de données. Le poste est basé à Londres et porte sur les paris sportifs et les casinos en ligne.
Le Platform Specialist accompagne les comptes stratégiques du secteur des jeux vidéo sur les plateformes publicitaires d’Apple, avec un portefeuille couvrant la région EMEA. Il s’appuie sur les données pour optimiser les campagnes, conseiller les clients et développer des partenariats durables. Le poste est rattaché au bureau de Londres et requiert une expérience en gestion de comptes ou en vente auprès de clients du secteur du jeu vidéo.
Au sein de l’équipe Privacy Preserving Measurement & Machine Learning d’Apple à Cambridge, vous développerez des systèmes de mesure et des logiciels qui préservent la confidentialité sur les appareils Apple. Le poste porte sur le développement logiciel à grande échelle, avec des technologies de protection de la vie privée, de cryptographie appliquée et d’apprentissage automatique.