← К каталогу
Ц1

Ц1

Руководитель отдела безопасности искусственного интеллекта (AiSEC)

ГибридУровень не указанМосква, Россия3 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение4 мин. назад
Впервые замечена3 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Мы имеем набор центров по компетенциям. Интегрируем решения, которые приносят пользу и делаем это отталкиваясь от реальных задач в ИБ, а также активно участвуем в амбициозных проектах, разрабатываем свои продукты, предлагаем услуги собственного SOC и многое другое.

В настоящий момент усиливаем компетенции кибербезопасности и ищем в нашу команду Руководителя отдела безопасности искусственного интеллекта (AiSEC)

Чем предстоит заниматься:

  • Разработка стратегии и плана развития AI/ML-направления в SOC.
  • Поиск и определение задач SOC, которые можно улучшить или автоматизировать с помощью AI/ML.
  • Организация разработки и внедрения ML-моделей для выявления аномалий, классификации и приоритизации событий ИБ.
  • Организация разработки решений для снижения количества ложных срабатываний и повышения качества детектирования.
  • Развитие применения LLM и Generative AI для анализа, обогащения, классификации и суммаризации событий и инцидентов.
  • Организация исследований, экспериментов и PoC для проверки эффективности новых AI/ML-подходов.
  • Контроль качества разрабатываемых моделей, их тестирования, внедрения и дальнейшего улучшения.
  • Организация интеграции AI/ML-решений с SIEM, SOAR и другими системами SOC совместно с техническими командами.

Что для нас важно:

  • Глубокое понимание Data Science, ML и современных AI-технологий.
  • Практический опыт разработки и внедрения ML/AI-решений в промышленную эксплуатацию.
  • Опыт технического руководства командой Data Science / ML Engineering.
  • Python: Pandas, NumPy, scikit-learn и другие библиотеки анализа данных и ML.
  • Уверенное знание SQL и опыт работы с большими объемами данных.
  • Хорошее понимание классического Machine Learning: classification, clustering, anomaly detection, feature engineering.
  • Знание принципов построения, обучения, тестирования и оценки качества ML-моделей.
  • Понимание precision/recall, ROC-AUC/PR-AUC, F1 и особенностей работы с несбалансированными данными.
  • Понимание overfitting, data…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / DevOps / RU