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 мы ждём:
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.
