AI Application Security Engineer — Контур

Мы — группа безопасности ИИ в составе Центра киберзащиты Контура. Ищем специалиста по информационной безопасности, который будет помогать внедрять и поддерживать решения на основе AI — от продуктовых сервисов и RAG-систем до внутренних AI-инструментов для разработки.

В Контуре активно растёт применение AI-ассистентов и агентов. Наша цель — обеспечить безопасность этих инструментов и дать разработчику защищённый результат, отвечающий ИБ-политикам, без необходимости самостоятельно разбираться во всех нюансах информационной безопасности.

Задачи

• Проводить анализ защищённости (преимущественно White-box) LLM-приложений, AI-агентов, RAG, векторных БД, Low-code/No-code-систем (Dify, n8n), а также интеграций с внешними API и облачными моделями.
• Выявлять характерные для AI векторы атак: prompt injection, indirect prompt injection, jailbreak, data poisoning, excessive agency, unsafe tool calls и over-privileged agents.
• Настраивать и проверять защитные механизмы: фильтры PII и конфиденциальных данных, ограничения контекста, rate limiting, контроль вызова tools, ручные подтверждения для критичных операций.
• Совместно с платформенными командами усиливать внутренний AI/ML-тулинг. Выстраивать систему правил, скиллов и хуков для встраивания ИБ-политик прямо в среду разработки: skills, rules, hooks, MCP-серверы.
• Проверять безопасность локального запуска LLM и агентов в Kubernetes и Linux-песочницах: изоляция сессий, памяти, контейнеров, RBAC, NetworkPolicy, Secrets Management.
• Формировать требования к аудиту и трассировке AI-систем: trace ID, логирование prompt/response, фиксация вызовов моделей и действий агентов.
• Консультировать команды, содействовать внедрению безопасного кода и выстраиванию прозрачных процессов.

Мы ожидаем

• Опыт в ИБ от двух лет в одном или нескольких направлениях: AppSec, DevSecOps, Cloud/K8s Security, Product Security или ML Security.
• Уверенное владение одним из языков программирования: Python, Go, C#, TS, Rust. Способность читать чужой код, находить уязвимости и писать PoC.
• Знание AI/LLM-стека: понимание архитектуры языковых моделей, RAG, векторных БД (Milvus, Qdrant, pgvector и др.), AI-агентов, agent memory, tool calling, а также стандарта взаимодействия MCP.
• Знание AI-угроз: понимание рисков OWASP for LLM, MITRE ATLAS (prompt injection, раскрытие system prompt, утечки данных, необдуманное выполнение кода агентами).
• Знание основ Linux и базовое понимание безопасности Kubernetes: RBAC, ServiceAccount, NetworkPolicy, Secrets, изоляция контейнеров.
• Знание классических веб-уязвимостей, механизмов аутентификации и авторизации OAuth 2.0, OIDC, JWT, RBAC, а также принципов безопасной разработки — Secure SDLC, Threat Modeling.
• Способность аргументированно доносить риски и находить компромиссы с разработкой.

Мы предлагаем

• Гибридный формат работы в Екатеринбурге (на период адаптации). Офис на ул. Малопрудной, 5. Обеспечим всем необходимым: техникой, рабочим местом, библиотекой с профессиональной литературой, зоной отдыха и кухней с фруктами и снеками.
• Уровень дохода, зависящий от ваших технических знаний и навыков. Регулярно пересматриваем зарплаты с учётом профессионального роста. Финансовые бонусы тоже предусмотрены.
• Развитое инженерное сообщество. Регулярно проводим внутренние технические конференции, обмениваемся опытом между командами. Всегда найдётся, с кем обсудить сложный вопрос.
• Возможность сменить продукт, команду или предметную область внутри компании. Поддерживаем рост в любом направлении.
• Общение на «ты» и максимум горизонтальных связей в коллективе — для быстрых договорённостей и решения рабочих задач.
• Возможность делиться экспертизой. Помогаем выступать на конференциях, участвовать в подкастах и видео, писать статьи.
• Поддержку профессионального развития. Организуем внутреннее и внешнее обучение.