Buscamos um profissional sênior na interseção entre prevenção a fraude, forense digital e governança de risco de IA. Alguém que entende a escala real das fraudes com deepfake, voice cloning e phishing gerado por IA generativa e que, a partir desse entendimento, é capaz tanto de detectar tecnicamente esse tipo de conteúdo sintético quanto de conduzir a resposta a um incidente em andamento e de desenhar o programa organizacional que previne o próximo ataque. Não buscamos apenas alguém que reconhece um deepfake, mas um profissional com visão de arquiteto: capaz de unificar risco de IA generativa própria (LLM/agentes), ML preditivo próprio e ameaças externas habilitadas por IA numa única estratégia de governança.
O perfil ideal já trabalhou com prevenção a fraude, forense digital ou governança de risco em alguma capacidade, seja detectando tecnicamente mídia sintética (texto, áudio ou vídeo), conduzindo resposta a incidente de fraude com componente de IA (BEC com deepfake, vishing com voz clonada), ou desenhando controles e programas de governança de risco de IA. Tem linguagem técnica precisa e consegue traduzir um caso de fraude complexo tanto para um analista de SOC quanto para a liderança executiva.
2+ anos de experiência em segurança da informação e/ou prevenção a fraude, com atuação relevante em ameaças habilitadas por IA generativa (deepfake, voice cloning, phishing gerado por LLM)
Vivência real com ao menos um dos seguintes contextos: detecção técnica de mídia sintética (texto, áudio ou vídeo), resposta a incidente de fraude com componente de IA generativa, ou desenho de programa organizacional/governança de risco de IA
Experiência com análise forense de mídia digital (cadeia de custódia, preservação de evidência e redação de laudo técnico) aplicada a casos que envolvam áudio, vídeo ou imagem suspeitos
Familiaridade prática com frameworks de governança de IA (NIST AI Risk Management Framework, ISO/IEC 42001) e com MITRE ATLAS como linguagem técnica de threat modeling
Taxonomia das ameaças habilitadas por IA generativa (deepfake de vídeo/imagem, voice cloning, phishing/texto gerado por LLM) e anatomia do ataque multicanal (texto + voz + vídeo)
Casos reais documentados (ex.: caso Arup — US$ 25 milhões via deepfake em videochamada; caso LastPass — vishing com voz clonada do CEO) e o que revelam sobre a fragilidade da verificação tradicional
Economia por trás da fraude em escala: ferramentas comerciais self-service de geração (ElevenLabs, Resemble AI, PlayHT, DeepFaceLab, Stable Diffusion) e por que os controles tradicionais não seguram esse vetor
Detecção de texto gerado por IA: análise estilométrica (perplexidade, burstiness), classificadores de texto sintético open source, LLM-as-judge e heurísticas de domínio/URL (WHOIS, typosquatting)
Detecção de voice cloning: análise espectral e MFCC com librosa, reconhecimento de artefatos de síntese, modelos de anti-spoofing (ASVspoof, AASIST) e verificação por callback
Detecção de deepfake de vídeo/imagem: artefatos visuais, análise forense de imagem (ELA, ruído, metadados), ferramentas abertas de verificação (InVID/WeVerify) e proveniência de conteúdo com C2PA/Content Credentials
Cadeia de custódia e preservação forense de evidência digital (áudio, vídeo, imagem), documentação de metodologia e redação de laudo técnico defensável
Protocolo de resposta a incidente de fraude com IA: contenção nos primeiros minutos, verificação multicanal (callback verification), coordenação entre times multidisciplinares e reporte a autoridades
Documentação e encerramento de caso (relatório pós-incidente)
Desenho de controles antifraude (dupla autorização, hold de mudança bancária, callback verification) e auditoria de exposição de mídia/superfície de clonagem de executivos
Programas de treinamento e conscientização específicos para ameaças habilitadas por IA
NIST AI Risk Management Framework e ISO/IEC 42001 aplicados a um programa de governança de IA que unifique risco de LLM/agentes, ML preditivo e ameaças externas; comunicação executiva de risco e métricas de maturidade de programa antifraude
Experiência real conduzindo ou assessorando a resposta a um incidente de fraude com deepfake ou voice cloning
Pesquisa publicada, laudo pericial ou apresentação em eventos sobre mídia sintética, forense digital ou governança de risco de IA (Black Hat, Mind the Sec, eventos de perícia digital/forense ou equivalentes)
Conhecimento de regulação de IA além do NIST AI RMF e ISO/IEC 42001 (ex.: EU AI Act) aplicado à gestão de risco corporativo
Criação de conteúdo técnico público: artigos, repositórios, cursos ou palestras sobre fraude por IA, forense digital ou governança de risco
Capacidade de transformar projetos reais e experiências profissionais em aulas práticas e acessíveis;
Boa comunicação verbal e escrita para apresentar conceitos técnicos de forma clara, estruturada e com linguagem próxima da comunidade de tecnologia.
Um CV master alimenta tudo — análise, carta de apresentação, prep de entrevista e o controle de cada candidatura, sem retrabalho.