Специалист по защите искусственного интеллекта (MlSecOps)@ Альфа-Банк

60K ₽–120K ₽/мес
подтверждённая · ниже рынка
Опубликовано 11.04.2026

О позиции

Мы ищем Специалиста по защите искусственного интеллекта (MlSecOps) для работы в Альфа-Банке. Эта позиция предлагает уникальную возможность заниматься безопасностью систем машинного обучения (ML), больших языковых моделей (LLM) и генеративного искусственного интеллекта (GenAI). Вы будете частью команды, которая активно работает над защитой данных и систем, что имеет критическое значение для нашей компании.

Чем вы будете заниматься

  • Анализировать безопасность систем ML, LLM и GenAI;
  • Разрабатывать защиту от атак на системы ML, LLM и GenAI;
  • Проводить аудиты и тестирование AI-систем на проникновение;
  • Разрабатывать политики и процессы безопасности AI/ML;
  • Интегрировать безопасные практики в жизненный цикл моделей;
  • Отслеживать новые угрозы и требования в сфере AI-безопасности.

Требования

  • Имеете опыт в информационной безопасности или машинном обучении (1–3 года);
  • Глубокое понимание принципов работы ML/LLM/GenAI;
  • Знакомы с работой MLOps-конвейера;
  • Понимаете угрозы и атаки на ML/LLM/GenAI;
  • Знаете ML-фреймворки (TensorFlow, PyTorch) и MLOps-инструменты;
  • Разбираетесь в современных LLM и GenAI;
  • Знакомы с инструментами анализа безопасности ML/LL.

Что мы предлагаем

  • Конкурентная зарплата, обсуждаемая на собеседовании;
  • Возможность работать удаленно;
  • Динамичная и поддерживающая команда;
  • Возможности для профессионального роста и развития;
  • Современные инструменты и технологии;
  • Гибкий график работы.

Если вы готовы принять вызов и стать частью нашей команды, откликайтесь на вакансию!

Обязательные
0/1
Желательные
0/1
Бонус
0/1
Почему эта вакансия
6.5
6.5 из 10
оценка совпадения

Вакансия предлагает интересные задачи в области безопасности AI, но информация о зарплате недостаточна для полной оценки.

Требования к языку
RussianNative
БазовыйСреднийПродвинутыйРодной

Кто здесь добьётся успеха

Глубокие знания в области безопасности машинного обучения и генеративного искусственного интеллекта, включая опыт работы с TensorFlow и PyTorch для разработки безопасных моделей.

Способность работать самостоятельно в удаленном режиме, эффективно управляя своим временем и ресурсами для достижения целей проекта.

Опыт применения методов MLOps для интеграции безопасности в процессы разработки и развертывания моделей ИИ, что позволяет минимизировать риски.

Аналитическое мышление и способность к быстрому выявлению и устранению уязвимостей в системах ИИ, с акцентом на защиту данных и конфиденциальности.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Специалист по защите искусственного интеллекта (MlSecOps) (Сейчас)Ведущий специалист по безопасности ИИ (1–2 года)Руководитель группы по безопасности ИИ (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка 2026
$1.5B
Годовой рост
22.5%
Внедрение AI
75%
Инвестиции
+150%

Навыки и требования

Обязательные
MLAI SecurityMLOps
Растущий спрос
Federated LearningExplainable AI (XAI)Data Privacy Engineering
Снижающийся спрос
HadoopTraditional Data Warehousing

Тренды отрасли

Увеличение внимания к безопасности AI
Согласно отчетам, 60% компаний в России рассматривают AI безопасность как критически важную для своих бизнес-процессов.
Рост применения Federated Learning
Ожидается, что использование Federated Learning вырастет на 40% в 2025 году, что позволит улучшить защиту данных.

Новости Cybersecurity

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев