- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

MlSecOps
Отличная позиция в топовом банке с возможностью работать удаленно и заниматься передовыми технологиями (GenAI/LLM). Высокий балл за актуальность стека и социальные гарантии.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний на стыке ИБ и ML, включая специфические атаки на LLM и GenAI, что является редкой и новой компетенцией на рынке.
Анализ зарплаты
Зарплата обсуждается индивидуально, но для позиций Middle/Senior в сфере MLSecOps в крупных банках РФ рыночные предложения обычно находятся в диапазоне от 250 000 до 500 000 рублей после вычета налогов. Данная роль является нишевой, что позволяет кандидатам претендовать на верхнюю границу рынка.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь уже сейчас
Присоединяйтесь к команде безопасности крупнейшего частного банка и защищайте передовые AI-решения — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
MlSecOps в крупнейший из частных банков России.
Компания рассматривает кандидатов только из России.
З/п:обсуждается индивидуально, соцпакет.
Формат работы: Офис, Удаленка, Гибрид(Москва, Питер, Сочи, Екатеринбург, Ростов-на-дону);
Уровень позиции: Middle, Senior
*🔷*Задачи:
Анализ безопасности систем ML, LLM и GenAI;
Разработка защиты от атак на системы ML, LLM и GenAI;
Проведение аудитов и тестирования AI-систем на проникновение;
Разработка политики и процессов безопасности AI/ML;
Интегрирование безопасных практик в жизненном цикле моделей;
Отслеживание новых угроз и требований в сфере AI-безопасности.
*🔷*Обязательные требования:
Опыт в ИБ или ML от 1 года;
Глубокое понимание принципов работы ML/LLM/GenAI;
Знакомство с работой MLOps-конвейера;
Понимание угрозы и атаки на ML/LLM/GenAI;
Знание ML-фреймворков (TensorFlow, PyTorch) и MLOps-инструментов;
Умение разбираться в современных LLM и GenAI;
Знакомство с инструментами анализа безопасности ML/LL.
Будет приемуществом:
Знание распространенных уязвимостей и атак на системы машинного обучения;
Понимание подходов и практик DevSecOps / MLOps / MLSecOps / LLMSecOps.
Отклики ждём Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- PyTorch
- Machine Learning
- LLM
- MLOps
- Information Security
- TensorFlow
- Generative AI
- DevSecOps
- MLSecOps
- LLMSecOps
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфических рисков современных языковых моделей.
Какие основные векторы атак на LLM вы считаете наиболее критичными для банковского сектора и как им противодействовать?
Оценка практических навыков защиты пайплайнов.
Как интегрировать проверки безопасности в стандартный MLOps-конвейер, не замедляя процесс поставки моделей?
Проверка знаний о безопасности обучающих данных.
Какие методы защиты от отравления данных (data poisoning) вы бы внедрили на этапе сбора и подготовки датасетов?
Оценка опыта работы с инструментарием.
С какими специализированными инструментами анализа безопасности ML-моделей вы работали (например, Adversarial Robustness Toolbox)?
Проверка понимания архитектурных уязвимостей.
В чем заключаются основные риски использования RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation) с точки зрения утечки конфиденциальных данных?
Похожие вакансии
Senior Application Security Engineer
Senior Аналитик ИБ
Специалист по тестированию на проникновение (пентестер) в сфере ИБ
AppSec-инженер (Fintech)
Аналитик ИБ (Senior)
Rust Security-Engineer (Senior)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!