yandex
Страна
Россия
SeniorГибридПолная занятость

Старший специалист по развитию PAM-систем

ИИОценка ИИ

Гринатом — стабильный работодатель в структуре Росатома, предлагающий работу над передовыми технологиями (AI/ML). Вакансия привлекательна уникальным стеком на стыке ИБ и ИИ, хотя требует работы в гибридном формате в Москве.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Роль требует редкого сочетания классической информационной безопасности (ГОСТ, ФСТЭК) и современных практик защиты ИИ (MLSecOps, MITRE ATLAS). Высокий порог входа обусловлен необходимостью глубокого понимания специфических атак на нейросети.

Анализ зарплаты

Медиана300 000 ₽
Рынок250 000 ₽ – 400 000 ₽
ИИОценка ИИ

Зарплата в вакансии не указана, но для позиции Senior в области ИБ с уклоном в MLSecOps в Москве рыночные предложения начинаются от 250 000 рублей. Учитывая специфику госсектора и сложность стека, можно ожидать конкурентоспособное предложение на уровне или чуть выше среднего по рынку.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

Откликнитесь в Гринатом уже сейчас

Присоединяйтесь к команде Гринатома и станьте ключевым экспертом по безопасности систем искусственного интеллекта!

Описание вакансии

**Старший специалист по развитию PAM-систем.

Локация:** #Москва.

Опыт: 3 года.

Зарплата: ₽. Обсуждается на собеседовании.

Компания: Гринатом.

Обязанности:• Участие в проектировании информационных систем искусственного интеллекта в части формирования и выполнения требований информационной безопасности;

• Проектирование взаимодействия с системами обеспечения безопасности информации (IAM/IDM/PAM/DLP/SIEM и т.д.);

• Написание и актуализация проектных и эксплуатационных документов на ИС;

• Участие в разработке и согласовании ЛНА в части ИБ;

• Участие в разработке специальных средств и методов обеспечения безопасности элементов системы искусственного интеллекта (защита от adversarial-атак, контроль целостности моделей, защита от промпт-инъекций, утечек данных и т.д.);

• Сопровождение процесса безопасной разработки (анализ архитектуры, анализ уязвимостей, помощь в принятии архитектурных решений);

• Выполнение задач по обеспечению защиты информации (проведение сканирований уязвимостей, контроль обновлений, инвентаризация ресурсов, контроль работоспособности СрЗИ и т.д.);

• Анализ событий ИБ;

• Участие в расследовании инцидентов ИБ;

• Участие в выборе технологического стека, прототипирование новых AI-решений для задач ИБ и оценка их применимости в продукте;

• Тесное взаимодействие с Data Scientist’ами, инженерами по данным, разработчиками и экспертами по кибербезопасности для перевода исследовательских наработок в промышленные сервисы.

Требования:• Понимание процессов машинного обучения в общем, MLOps, MLSecOps;

• Понимание принципов безопасной разработки, DevSecOps, AppSec;

• Знание документов ФСТЭК и ГОСТов в части ИБ - 21, 117, 239, методика моделирования угроз, ГОСТ 56939-2024 и т.д.;

• Понимание принципа моделирования угроз ИИ (ФСТЭК, MITRE ATLAS, OWASP Top 10 X и т.д.);

• Понимание принципов безопасности AI-систем: защита от отравления данных, модельная инверсия, состязательные примеры, контроль доступа к моделям и данным;

• Умение принимать взвешенные архитектурные решения и эффективно коммуницировать с командами разработки, Data Science и ИБ;

• Опыт интеграции и проектирования взаимодействия с IAM/IDM/PAM/DLP/SIEM-системами;

• Опыт написания и актуализации проектной и эксплуатационной документации на информационные системы в соответствии с требованиями ФСТЭК и ГОСТ;

• Опыт разработки и согласования локальных нормативных актов (ЛНА) в области информационной безопасности;

• Опыт выполнения технических мероприятий по защите информации: сканирование уязвимостей, управление обновлениями, инвентаризация активов, контроль работоспособности средств защиты.

*✈* Откликнуться

#Гибрид

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • PAM
  • IAM
  • IDM
  • DLP
  • SIEM
  • MLOps
  • MLSecOps
  • DevSecOps
  • AppSec
  • Information Security
  • Vulnerability Assessment
  • MITRE ATLAS
  • OWASP

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка понимания специфических угроз для ИИ-моделей.

Какие методы защиты от промпт-инъекций и состязательных атак (adversarial attacks) вы считаете наиболее эффективными в промышленной эксплуатации?

Оценка опыта работы с нормативной базой РФ.

Как вы интегрируете требования ГОСТ 56939-2024 в процесс безопасной разработки AI-систем?

Проверка навыков проектирования систем доступа.

Опишите ваш опыт интеграции PAM-систем с инфраструктурой машинного обучения: какие основные сложности возникали при контроле доступа к весам моделей?

Оценка понимания жизненного цикла ML.

В какой момент жизненного цикла ML-модели (от сбора данных до деплоя) критически важно внедрять контроли безопасности согласно методологии MLSecOps?

Проверка коммуникативных навыков и архитектурного мышления.

Как вы будете аргументировать необходимость внедрения дополнительных проверок безопасности перед Data Scientist-ами, если это замедляет процесс обучения моделей?

Похожие вакансии

Россия
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!