К содержанию
myOffer Вакансии
Все вакансии

СберЗдоровье

Требуется «Специалист по кибербезопасности AI/LLM-решений» (Москва)

Опубликовано

Опыт
От 2 лет
PythonKubernetes
Откликнуться

Доступ проверим при нажатии.

О вакансии

Вакансия «Требуется «Специалист по кибербезопасности AI/LLM-решений» (Москва)» в компании СберЗдоровье.

Чем предстоит заниматься

  • Что предстоит делать
  • Проводить security review AI/LLM-решений: LLM-приложений, AI-агентов, RAG, векторных БД, интеграций с внешними API и облачными LLM;
  • Участвовать в threat modeling AI-решений: prompt injection, jailbreak, утечки данных, небезопасные tool calls, избыточные привилегии AI-агента, RAG/data poisoning;
  • Проверять наличие и корректность защитных механизмов: guardrails, фильтры персональных данных, ограничения длины prompt/response, rate limiting, валидация ответов, контроль вызовов tools;
  • Оценивать безопасность работы с данными: персональные данные, конфиденциальная информация, источники данных для RAG, embeddings, индексы векторных БД;
  • Проверять, что AI-агенты работают по принципу минимально необходимых привилегий и не выполняют чувствительные операции без ручного подтверждения;
  • Проверять изоляцию пользовательских сессий, контекстов и памяти AI-решений;
  • Участвовать в проверке безопасности локального запуска LLM в Kubernetes: контейнеры, RBAC, secrets, network policies, ingress, resource limits;
  • Формировать требования к логированию, аудиту и трассировке AI-решений: trace ID, логи prompt/response, вызовы модели, вызовы tools, действия AI-агента;
  • Разрабатывать тестовые сценарии для проверки AI-решений на prompt injection, утечки данных, обход ограничений и небезопасное поведение агента;
  • Помогать командам разработки и эксплуатации безопасно использовать локальные и облачные LLM.

Что нужно для работы

  • Опыт в кибербезопасности от 2–3 лет в одной или нескольких областях: Application Security, DevSecOps, Cloud Security, Kubernetes Security, API Security, Product Security;
  • Понимание принципов security review, threat modeling и безопасной разработки;
  • Понимание web/API-безопасности: аутентификация, авторизация, OAuth2/OIDC, SAML, JWT, RBAC, service-to-service-взаимодействие;
  • Базовое понимание AI/LLM-стека: LLM, prompt, system prompt, context window, embeddings, RAG, vector database, AI-agent, agent memory, tools/function calling;
  • Понимание основных рисков LLM-приложений: prompt injection, indirect prompt injection, jailbreak, утечка чувствительных данных, раскрытие system prompt, небезопасная обработка ответа модели, excessive agency;
  • Понимание особенностей безопасности RAG и векторных БД: например, Milvus, Qdrant, Weaviate, pgvector, Chroma, Elasticsearch/OpenSearch vector search;
  • Понимание рисков работы с персональными и конфиденциальными данными при использовании локальных и облачных LLM;
  • Базовое понимание Kubernetes и контейнерной безопасности: secrets, service account, RBAC, network policy, resource limits;
  • Умение формулировать понятные и проверяемые требования безопасности для продуктовых команд.
  • Что мы ищем в кандидатах
  • Опыт security review AI/LLM, RAG, чат-ботов, AI-ассистентов или агентских решений;
  • Знакомство с OWASP Top 10 for LLM Applications, OWASP Agentic AI Threats, MITRE ATLAS, NIST AI RMF;
  • Понимание безопасности agent tools/function calling: allowlist tools, схемы входных параметров, контроль прав, human-in-the-loop;
  • Опыт работы с SIEM/security logging: проектирование событий безопасности, аудит действий, расследование инцидентов;
  • Понимание подходов к безопасному исполнению кода, сгенерированного моделью: sandbox, изоляция контейнеров, запрет доступа к secrets, ограничения сети и ресурсов;
  • Базовые навыки Python, работы с JSON/YAML, API-тестирования или автоматизации security checks.
  • Будет плюсом: Опыт с OpenAI/Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex AI, Anthropic или другими LLM-провайдерами;
  • Будет плюсом: Опыт с локальными open-source LLM и inference-сервисами;
  • Будет плюсом: Опыт настройки или проверки guardrails, фильтров персональных данных, DLP-подходов, content moderation;
  • Будет плюсом: Опыт участия в AI red teaming или разработке тестов на prompt injection и data leakage.
  • Будет плюсом: Что тебе может дать СберЗдоровье
  • Будет плюсом: Формат: Гибридный (от 2-х дней в неделю, м. Технопарк).
  • Будет плюсом: Забота о здоровье: Бесплатный доступ к телемедицине и очным приемам в частных клиниках (включая стоматологию и сессии с психологами);
  • Будет плюсом: Льготы: Условия ипотечного кредитования от Сбербанка.
  • Будет плюсом: Развитие: Индивидуальный план развития каждому, он поможет тебе всегда видеть вектор своего пути;

Источник: Хабр Карьера. Условия и актуальность вакансии подтверждает работодатель.

Подходит вакансия?

Перейдите к исходному объявлению или контакту работодателя.

Откликнуться

Доступ проверим при нажатии.

Можно искать с поддержкой

Сопровождение поиска

Личный специалист поможет с резюме, подбором вакансий и откликами. Вы сосредоточитесь на интервью.

Делегировать поиск

Менторинг + поиск

Практика с профильным ментором: план подготовки, задачи и обратная связь. После подготовки — поиск работы.

О менторинге

Можно искать с поддержкой

Сопровождение поиска

Личный специалист поможет с резюме, подбором вакансий и откликами. Вы сосредоточитесь на интервью.

Делегировать поиск

Менторинг + поиск

Практика с профильным ментором: план подготовки, задачи и обратная связь. После подготовки — поиск работы.

О менторинге

Похожие вакансии

Aгентство NEWHR

Senior SRE-инженер (Data Infrastructure)

DevOps / SRESenior

≈ 370 000 ₽ / мес.

Оценка рынка

Ищем SRE в команду, которая эксплуатирует системы хранения и обработки данных и отвечает за их доступность, обновления и…

PythonPostgreSQLMySQLKubernetes+18
IT-hunter

Требуется «Senior ML Engineer (Python / NLP / LLM)» (Москва)

BackendSenior

≈ 370 000 ₽ / мес.

Оценка рынка

Проектировать, разрабатывать и оптимизировать ML-пайплайны: от подготовки данных и обучения моделей до внедрения в production.

PythonSQLPostgreSQLDocker+6

Больше подходящих вакансий

Какой поддержки вам не хватает?

Можно передать поиск команде или сначала подготовиться с ментором.

Сопровождение поиска

Личный специалист поможет с резюме, подбором вакансий и откликами. Вы сосредоточитесь на интервью.

Делегировать поиск

Менторинг + поиск

Практика с профильным ментором: план подготовки, задачи и обратная связь. После подготовки — поиск работы.

О менторинге

Каталог остаётся бесплатным. Подробности программ откроются в новой вкладке.