Мы в Telegram
Чем предстоит заниматься:
- Разработкой мультиагентной системы в сервисе BI.ZONE TDR для автоматизации триажа алертов, расследования и реагирования
- Развитием AI функционала BI.ZONE Cubi в продуктах EDR, SIEM и SOAR
- Решением задач NLP в контексте SOC: классификация и приоритизация алертов, суммаризация инцидентов, семантический поиск по логам и базам знаний, кластеризация событий
- Выдвижением гипотез и быстрой реализацией PoC для их проверки
- Написанием поддерживаемого, читаемого кода (Python 3.10+)
- Участием в разработке на всех этапах жизненного цикла AI/ML (от предобработки данных до деплоя и мониторинга в проде)
- Помощью в передаче экспертизы коллегам и внешней аудитории
Требования:
- Высшее техническое образование
- 3+ лет разработки на Python
- Понимание процессов SOC: мониторинг, триаж алертов, расследование инцидентов, реагирование
- Знакомство с MITRE ATT&CK, kill chain, типовыми TTPs и IOC
- Опыт создания агентов на современных фреймворках (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Agno/Phidata и др.)
- Знание стратегий планирования AI-агентов (ReAct, Plan-and-Execute и т.д.)
- Уверенная работа с LLM API (OpenAI, vLLM, Anthropic и др.)
- Понимание агентских протоколов (MCP, A2A, AG-UI)
- Сильный prompt engineering + chain/tool/function calling
- Опыт работы с векторными БД (Weaviate, Pinecone, Qdrant, Milvus и др.)
- Опыт оценки качества LLM-систем (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge или аналоги)
- Опыт работы с Linux, Git, Docker, умение упаковать своего агента в контейнер
- Умеешь быстро найти «рабочий» baseline, затем итеративно улучшаешь
- Можешь управлять беклогом продукта, договариваться о контрактах и ограничениях
- Быстро осваиваешь новые технологии — разбираешься в новом фреймворке за дни, а не недели
- Не боишься экспериментировать и предлагать решения
Будет плюсом:
- Опыт работы с SOC-инструментарием (SIEM, SOAR, EDR) или их API — хотя бы на уровне интеграции
- Понимание атак на LLM (Prompt Injection, Jailbreaks) и методов защиты (Guardrails), знакомство с OWASP Top 10 for LLM Applications
- Опыт fine-tuning и дообучения LLM (PEFT: LoRA, DoRA, qLoRA и др.)
- Опыт обнаружения и минимизации галлюцинаций и ошибок в генерируемых ответах LLM
- Опыт работы с self-hosted моделями