Ведущий инженер по информационной безопасности

Привет! Это команда безопасности платформы.

Мы ищем инженера, который будет участвовать в направление безопасности систем на базе искусственного интеллекта. В компании быстро растёт число ML- и LLM-сервисов: инференс, RAG-пайплайны, ассистенты, агенты с доступом к внутренним инструментам. Вам будет необходимо проводить аудиты всех этих решений, участвовать в проектировании архитектуры и безопасного доступа для систем с LLM/ML.

Вы будете

• Проводить аудиты безопасности ML/LLM-систем: инференс-сервисы, RAG-пайплайны, агенты с доступом к инструментам, MCP-серверы, ML-платформа и её артефакты (модели, датасеты, фичестор).

• Ломать системы на базе ИИ: прямой и косвенный prompt injection, джейлбрейки, эксфильтрация системных промптов и данных, злоупотребление tool calling, выход агента за границы разрешённого, отравление данных и моделей, атаки на цепочку поставки (веса, pickle, кастомные операторы, сторонние модели).

• Развивать DAST под AI-эндпоинты: харнесс и сканер для LLM-интерфейсов, автоматизированные наборы атак, регрессионное тестирование моделей и защитных механизмов, встраивание проверок в CI/CD.

• Проверять эффективность защитных механизмов (гарды входа и выхода, фильтры, лимиты, изоляция инструментов и данных) и формировать обоснованные требования к ним.

• Формировать стандарты безопасной разработки AI-сервисов: модели угроз, чек-листы ревью, требования к правам агентов, работе с секретами и изоляции окружений.

• Разрабатывать автоматизацию и инструментарий на Python или Go, интегрировать его с существующими системами (ASOC, Jira, CI/CD, SIEM).

• Участвовать (около 20% времени) в проектах команды по безопасности приложений.

• Работать в тесном контакте с командами ML-платформы, разработки и инфраструктурной безопасности.

Нам важно

• Практический опыт наступательной безопасности: пентесты, аудиты приложений, bug bounty.

• Практическое понимание LLM/AI: как устроены инференс, RAG, агентные архитектуры и tool calling, опыт работы с API моделей и…