DevSecOps-инженер AI-платформы

Что предстоит делать

Ваши задачи будут включать: • Участие в DevSecOps-процессах AI-платформы: безопасный CI/CD, сканирование артефактов (prompt, AI-pipeline, tool); • Интеграция контролей безопасности в инфраструктуру AI-платформы (inference, RAG, AI-агенты); • Участвовать в разработке и внедрении метрик безопасности LLM, контролей галлюцинаций и качества ответов моделей; • Внедрять и настраивать guardrails (input/output): контроль ПДн и конфиденциальных данных, защита от Prompt Injection, Jailbreak, NSFW и токсичного контента, обеспечение безопасности в сценариях RAG (poisoning, контроль vector DB, retrieval, indexing); • Интегрировать AI Sec‑контроллинг с инфраструктурой банка: SIEM, DLP, системы версионирования артефактов, сканирование LLM‑моделей и исходников на вредоносное или нежелательное поведение (логирование prompt/response, трассировка AI-агентов/RAG, аномальное поведение, попытки атак, утечки данных); • Участвовать в инцидент‑менеджменте безопасности LLM‑платформы: разбор инцидентов, пост‑морты, улучшение контролей и плейбуков реагирования; • Участвовать в построении процессов безопасного тестирования LLM; • Построение защиты цепочки поставки моделей (tool, agent execution); • Внедрять контроль доступа к LLM и данным (RBAC/ABAC моделей, tool, изоляция пользовательских контекстов).

Что ждём от вас

• Опыт в области информационной безопасности (от 3 лет), DevSecOps, AppSec;
• Понимание архитектуры современных AI/LLM‑систем: RAG, векторные БД, агентские фреймворки, особенности LLM в части угроз;
• 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 LLM;
• 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 AI‑инструментах, LLM‑фреймворках и участвовать в разработке внутренних стандартов и методологий по AI Sec.
• Будет плюсом:
• Опыт проектирования или эксплуатации LLM‑платформ, RAG‑сервисов, чат‑ботов или агентных систем;
• Опыт внедрения guardrails и AI Security решений;
• Опыт интеграции security‑контролей с DLP/SIEM, построения корреляционных правил и дашбордов под AI‑сценарии;
• Опыт работы в крупном банке, финтехе или другой высокорегулируемой отрасли.