Чем предстоит заниматься:
- Проектирование и реализация безопасной инфраструктуры для разработки и развертывания моделей машинного обучения;
- Внедрение политики безопасности, которые будут защищать данные и модели на всем жизненном цикле ML;
- Разработка автоматизированных решений для мониторинга и реагирования на угрозы в ML-системах;
- Обеспечение соответствий лучшим практикам DevSecOps в процессах ML;
- Проведение аудитов безопасности и тестов на проникновение, чтобы выявлять и устранять уязвимости в ML инфраструктуре;
- Интегрирование механизмов защиты конфиденциальности данных и обеспечение соблюдения нормативных требований.
Требования:
- Работа в сфере информационной безопасности от 3 лет;
- Опыт работы в проектах по безопасности ML-систем от года;
- Машинное обучение, данные и безопасность;
- ML-платформы и фреймворки: TensorFlow, PyTorch или их аналогами;
- CI/CD, Infrastructure as Code и автоматизация в контексте ML-моделей;
- Ansible, Terraform, Docker, Kubernetes;
- Опыт проведения тестов на проникновение и управления уязвимостями;
- Высшее образование.