yandex
N
NDA
Страна
Россия
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
SeniorУдалённоПолная занятость

MlSecOps

ИИОценка ИИ

Отличная позиция в топовом банке с возможностью работать удаленно и заниматься передовыми технологиями (GenAI/LLM). Высокий балл за актуальность стека и социальные гарантии.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

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

Медиана350 000 ₽
Рынок250 000 ₽ – 550 000 ₽
ИИОценка ИИ

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

Меня крайне заинтересовала вакансия MlSecOps в вашем банке, так как она находится на стыке двух наиболее динамичных областей: информационной безопасности и генеративного ИИ. Мой опыт работы с ML-фреймворками, такими как PyTorch и TensorFlow, в сочетании с пониманием специфических угроз для LLM (таких как prompt injection и data poisoning), позволяет мне эффективно выстраивать защиту AI-конвейеров.

Я обладаю навыками интеграции практик безопасности в MLOps-процессы и готов к проведению глубоких аудитов систем GenAI. Работа в крупнейшем частном банке России для меня — это возможность применить свои знания в масштабируемых и высоконагруженных проектах, где безопасность данных и моделей имеет критическое значение. Буду рад обсудить, как мой опыт поможет усилить защиту ваших инновационных продуктов.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

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

#fulltime #vacancy #mlsecops

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

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

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

более 1000 офферов получено
4.9

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!

N
NDA
Россия