AI application security engineer

Задачи:

• Анализ защищенности LLM-приложений, AI-агентов, RAG-систем, векторных баз данных, Low-Code/No-Code-систем и интеграций с API и облачными моделями.
• Выявление AI-угроз: prompt injection, jailbreak, data poisoning, excessive agency, unsafe tool calls и чрезмерно привилегированных агентов.
• Настройка защитных механизмов, фильтрации конфиденциальных данных, ограничений контекста, rate limiting и контроля вызова инструментов.
• Укрепление AI/ML-инструментов, внедрение политик информационной безопасности в среду разработки.
• Проверка безопасности локального запуска LLM и агентов в Kubernetes и Linux-песочницах.
• Формирование требований к аудиту, трассировке и логированию AI-систем.
• Консультирование команд и помощь во внедрении безопасного кода и процессов.

Требования:

• Опыт в информационной безопасности от 2 лет в AppSec, DevSecOps, Cloud/K8s Security, Product Security или ML Security.
• Уверенное владение Python, Go, C#, TypeScript или Rust.
• Умение читать код, находить уязвимости и писать PoC.
• Знание LLM, RAG, векторных баз данных, AI-агентов, agent memory, tool calling и MCP.
• Знание OWASP for LLM, MITRE ATLAS, Linux, Kubernetes, OAuth2, OIDC, JWT, RBAC, Secure SDLC и Threat Modeling.
• Готовность работать в офисе в период адаптации.

Условия:

• Гибридный формат работы.
• Техника и оборудованное рабочее место.
• Доход зависит от технических знаний и навыков; предусмотрены пересмотры зарплаты и финансовые бонусы.
• Сильное инженерное сообщество, обучение, внутренние и внешние конференции.
• Возможность менять продукт, команду и предметную область.