AI application security engineer

Задачи:

• Анализировать защищенность LLM-приложений, AI-агентов, RAG-систем, векторных баз данных, Low-Code/No-Code-систем и интеграций с API и облачными моделями.
• Выявлять AI-угрозы: prompt injection, jailbreak, data poisoning, excessive agency, unsafe tool calls и избыточные привилегии агентов.
• Настраивать фильтры конфиденциальных данных, ограничения контекста, rate limiting, контроль вызова инструментов и ручные подтверждения критичных операций.
• Укреплять AI/ML-инструменты, внедрять политики безопасности через rules, hooks, skills и MCP-серверы.
• Проверять безопасность запуска LLM и агентов в Kubernetes и Linux-песочницах.
• Формировать требования к аудиту и трассировке AI-систем.
• Консультировать команды и помогать внедрять безопасный код и процессы.

Требования:

• Опыт в информационной безопасности от 2 лет в направлениях AppSec, DevSecOps, Cloud/K8s Security, Product Security или ML Security.
• Уверенное владение Python, Go, C#, TypeScript или Rust.
• Навыки чтения кода, поиска уязвимостей и написания PoC.
• Знание LLM, RAG, векторных баз данных, AI-агентов, agent memory, tool calling и MCP.
• Знание OWASP for LLM, MITRE ATLAS, Linux, Kubernetes, RBAC, NetworkPolicy, Secrets Management, OAuth2, OIDC, JWT, Secure SDLC и Threat Modeling.
• Готовность аргументированно объяснять риски и работать с командами разработки.

Условия: гибридный формат работы, офис в период адаптации, техническое оснащение, профессиональная библиотека, обучение, внутренние конференции, финансовые бонусы и пересмотр дохода по мере профессионального роста.