RussiaСбер
Инженер по защите ИИ-систем (NGFW, LLM Firewall, ПО анонимизации ПДн)
1 мес. назад
RussiaMiddleOnsite
ngfwllm firewallанонимизация данныхtcp-ipмаршрутизацияpalo altocheck pointfortinet
Инженер по защите ИИ-систем в компании Сбер с опытом 3-6 лет в администрировании NGFW, настройке LLM Firewall и защите персональных данных в соответствии с 152-ФЗ.
О компании
- Компания Сбер. (http://www.sberbank.ru/)
Обязанности
- Администрирование NGFW: Развертывание политик межсетевого экранирования следующего поколения, настройка микросегментации облачной сети, контроль доступа уровня L7, анализ аномалий и интеграция со стеком мониторинга SOC.
- Эксплуатация LLM Firewall: Настройка промежуточного слоя между пользователями и языковыми моделями. Фильтрация входящих промптов на предмет инъекций и джейлбрейка, инспекция ответов модели на наличие конфиденциальной информации и несанкционированное извлечение данных из RAG-контекстов.
- Защита персональных данных: Интеграция инструментов обезличивания и псевдонимизации в цепочку обработки запросов. Реализация требований 152-ФЗ (в ред. 2025 г.) — раздельное хранение идентификаторов и данных, аудит операций выгрузки, технический запрет трансграничной передачи.
- Мониторинг и реагирование: Настройка логирования событий ИБ, передача обогащенных алертов в SOC, участие в расследовании инцидентов, связанных с эксплуатацией уязвимостей ИИ-моделей.
- Жизнеобеспечение систем: Поддержание технической документации (схемы потоков данных), организация резервного копирования конфигураций средств защиты и планирование их обновлений.
Требования
- Опыт администрирования решений класса NGFW не менее 3 лет (Palo Alto, Check Point, Fortinet или российские UserGate/Код Безопасности).
- Глубокое понимание модели OSI/TCP-IP, принципов маршрутизации и построения отказоустойчивых сетей.
- Практическое знание архитектуры LLM-приложений и вектора атаки «промпт-инъекция». Понимание того, как данные могут утекать через контекст RAG или скрытые каналы в ответах модели.
- Умение применять методы анонимизации данных (декомпозиция, перемешивание, маскирование) без критической потери бизнес-ценности информации.
- Профильное высшее образование (информационная безопасность, ИТ).
- Понимание требований 152-ФЗ и подзаконных актов регуляторов применительно к автоматизированным системам.
- Знакомство с классификацией угроз ИИ по методологии Сбербанка (будет плюсом умение использовать ее матрицу при проектировании защит).
- Навыки оценки критичности уязвимостей (CVSS) и приоритизации задач по устранению рисков.
Условия
- Локация: Москва, офис.