MLSecOps

Описание вакансии

💚 Вакансия: MLSecOps

💚 ID: 2334

💚 Формат: удаленно

💚 Куда: Банк

💚 Задачи:

– Участие в DevSecOps-процессах AI-платформы: безопасный CI/CD, сканирование артефактов, защита data/feature/ML репозиториев;

– Интегрировать контроли безопасности в инфраструктуру ML‑пайплайнов: обучение, валидация, деплой и инференс моделей (batch/online);

– Анализировать безопасность ML‑систем: выявлять и снижать риски data poisoning, model stealing/extraction, adversarial examples, membership inference;

– Участвовать в разработке и внедрении метрик безопасности и надежности ML‑моделей: устойчивость к атакам, дрифт данных и моделей, privacy leakage;

– Интегрировать ML Sec‑контроллинг с инфраструктурой компании: SIEM, DLP, системы логирования и мониторинга, реестры моделей и ML‑артефактов, сканирование моделей на уязвимости и аномальное поведение;

– Участвовать в инцидент‑менеджменте безопасности ML‑систем: разбор инцидентов, пост‑морты, улучшение контролей и плейбуков реагирования;

– Участвовать в построении процессов безопасного тестирования ML‑моделей;

– Построение защиты цепочки поставки ML‑моделей: проверка датасетов, внешних библиотек, pre‑trained weights, notebook‑ов и CI/CD‑конвейеров для моделей;

– ML Governance: версионирование, контроль доступа к ML-артефактам, ML lineage.

💚 Требования:

– Опыт в области информационной безопасности (от 3 лет), DevSecOps, AppSec;

– Понимание архитектуры современных ML‑систем;

– Понимание принципов работы ML;

– Практический опыт с инструментами и практиками:

1) CI/CD, security‑scan, SAST/DAST, secret-scan;

2) системы логирования и мониторинга, SIEM/SOAR на уровне интеграции;

3) RBAC/ABAC‑подходы, OAuth/OpenID, сервис‑аккаунты.

– Понимание уязвимостей из OWASP Top 10 for ML;

– Навыки анализа архитектуры и написания технической документации;

– Владение Python для написания скриптов автоматизации тестирования и анализа;

– Готовность разбираться в новых MLOps/MLSecOps‑инструментах, фреймворках и участвовать в разработке внутренних стандартов и методологий по ML Sec.

💚 Будет плюсом:

– Опыт проектирования или эксплуатации ML‑платформ, MLOps‑решений, рекомендательных систем (Kubeflow, MLflow, и прочие);

– Практический опыт adversarial testing / ML red teaming;

– Опыт анализа и защиты систем, сочетающих ML, LLM, GenAI или data-платформ;

– Опыт интеграции security‑контролей с DLP/SIEM, построения корреляционных правил и дашбордов под ML‑сценарии;

– Опыт работы в крупном банке, финтехе или другой высокорегулируемой отрасли.

💚 Откликнуться: Откликнуться

#MLSecOps #ekleft #вакансия #Senior #Middle

Мы в Откликнуться 💬 | Откликнуться 💙 | Откликнуться 💬 | Откликнуться💚 | Как зарегистрироваться 🌐