AI - Инженер Senior

Выстроить управление использованием ИИ в холдинге: политика применения AI-инструментов сотрудниками, правила работы с корпоративными данными в промптах, борьба с теневым использованием внешних сервисов;

Вести реестр AI-систем компании: какие модели и агенты работают, к каким данным имеют доступ, кто владелец, какие риски и какие меры приняты;

Проверять безопасность AI-продуктов до и после запуска: доступы агентов к базам и системам, защита от инъекций промптов, контроль утечки конфиденциальных и персональных данных через модели;

Оценивать риски моделей вместе с командами разработки: качество и происхождение обучающих данных, права на данные, персональные данные в выборках, честность заявленных метрик;

Проводить аудит внешних AI-вендоров и сервисов: куда уходят данные, где хранятся, какие гарантии даёт поставщик;

Разбирать инциденты, связанные с ИИ: утечки через промпты, некорректные ответы агентов в бизнес-процессах, несанкционированные подключения;

Обучать сотрудников безопасной работе с AI-инструментами: короткие памятки, разборы кейсов, входное обучение для новых команд;

Следить за регуляторикой и стандартами в области ИИ и переводить их в практические требования для команд.

Опыт от 2 лет в информационной безопасности или в разработке и эксплуатации AI-решений. Достаточно сильной базы в одном из двух направлений и живого интереса ко второму: узких готовых специалистов на рынке почти нет, доучим на практике;

Понимание специфических рисков больших языковых моделей: инъекции промптов, утечка данных через промпты и контекст, отравление данных, галлюцинации в бизнес-процессах. Знакомство с OWASP Top 10 для LLM-приложений будет сильным плюсом;

Базовые знания классической ИБ: управление доступами, защита конфиденциальных данных, работа с инцидентами, основы сетевой безопасности;

Понимание жизненного цикла ML-модели и того, где в нём возникают риски: данные для обучения, доступ модели к источникам, вывод в продакшен, мониторинг;

Уверенный пользователь SQL и Python на уровне чтения кода и написания простых проверок; глубокая разработка не требуется;

Знание требований к работе с персональными данными (закон РК о персональных данных) или готовность быстро в них разобраться;

Умение писать понятные документы: политики, регламенты, памятки для сотрудников без ИБ-жаргона;

Самостоятельность и здравый смысл: область новая, готовых шаблонов мало, придётся формировать практику первым;

Будет плюсом: опыт аудита ИТ-систем или вендоров, сертификаты в ИБ, опыт внедрения политик использования AI в компании, знакомство с фреймворками AI-рисков (NIST AI RMF, ISO 42001).

Официальное трудоустройство по ТК РК;

График работы: 5/2, 8:00–17:30;

Работа в офисе (БЦ Agar, Астана) — комфортное рабочее место;

Социальный пакет: оплачиваемый отпуск, больничные, ДМС после испытательного срока;

Работа в команде IT-поддержки;

Обучение за счёт компании: курсы, конференции, профильная литература;

Работа с разными системами и бизнес-процессами;

Доступ к базе знаний и внутреннему обучению.