Ваши задачи будут включать:
- Участие в DevSecOps-процессах AI-платформы: безопасный CI/CD, сканирование артефактов, защита data/feature/ML-репозиториев;
- Интегрировать контроли безопасности в инфраструктуру ML-пайплайнов: обучение, валидация, деплой и инференс моделей (batch/online);
- Анализировать безопасность ML‑систем: выявление и снижение рисков data poisoning, model stealing/extraction, adversarial examples, membership inference;
- Участвовать в разработке и внедрении метрик безопасности и надежности ML-моделей: устойчивость к атакам, дрифт данных и моделей, privacy leakage;
- Интегрировать ML Sec‑контроллинг с инфраструктурой компании: SIEM, DLP, системы логирования и мониторинга, реестры моделей и ML-артефактов, сканирование моделей на уязвимости и аномальное поведение;
- Участвовать в инцидент‑менеджменте безопасности ML-систем: разбор инцидентов, пост-морты, улучшение контролей и плейбуков реагирования;
- Участвовать в построении процессов безопасного тестирования ML-моделей;
- Построение защиты цепочки поставки ML-моделей: проверка датасетов, внешних библиотек, pre-trained weights, notebook-ов и CI/CD-конвейеров для моделей;
- ML Governance: версионирование, контроль доступа к ML-артефактам, ML lineage.
Что мы ждём:
- Опыт в области информационной безопасности (от 3 лет), DevSecOps, AppSec;
- Понимание архитектуры современных ML-систем: ML-пайплайны (ETL/feature store/train/serve), MLOps-платформы, реестры моделей, online- и batch-инференс, а также базовые угрозы для таких систем;
- Понимание принципов работы ML (классификация, регрессия и прочие), форматов ML-артефактов;
- Практический опыт с инструментами и практиками:
- CI/CD, security-scan, SAST/DAST, secret-scan
- системы логирования и мониторинга, SIEM/SOAR на уровне интеграции
- RBAC/ABAC-подходы, OAuth/OpenID, сервис-аккаунты
- Понимание уязвимостей из OWASP Top 10 for ML;
- Навыки анализа архитектуры и написания технической документации: модели угроз, схемы взаимодействия сервисов, регламенты и плейбуки;
- Владение Python для написания скриптов автоматизации тестирования и анализа;
- Готовность разбираться в новых MLOps/MLSecOps-инструментах, фреймворках и участвовать в разработке внутренних стандартов и методологий по ML Sec.
Будет плюсом:
- Опыт проектирования или эксплуатации ML-платформ, MLOps-решений, рекомендательных систем (Kubeflow, MLflow, и прочие);
- Практический опыт adversarial testing / ML red teaming;
- Опыт анализа и защиты систем, сочетающих ML, LLM, GenAI или data-платформ;
- Опыт интеграции security-контролей с DLP/SIEM, построения корреляционных правил и дашбордов под ML-сценарии;
- Опыт работы в крупном банке, финтехе или другой высокорегулируемой отрасли.
Тебя ждет
- Технологичный и просторный офис (м. Балтийская или м. Войковская).
- BestBenefits – сэкономишь на путешествиях, технике, спорте и других полезностях.
- Телемедицина, ДМС или замена на фитнес, а еще сообщества ЗОЖ, cycling и running – мы за здоровый образ жизни.
- Гибкое начало и окончание рабочего дня по согласованию.
- ОТП Коины – собирай и трать на что угодно: от дождевика до day-off.
- IT Academy – прокачаешься по soft и hard skills, сможешь принять участие в конференциях.
- Welcome pack: стильный и полезный мерч.
- Свободный стиль: любим худи и удобные джинсы.
- Льготные условия по кредитам и депозитам для своих: сможешь выгодно что-нибудь купить.
