Сбер·Москва
Python-разработчик в команду кибербезопасности AI-агентов
Ориентир по рынку≈ 144 000 – 249 000 ₽наша приблизительная оценка по 26 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
≈ 1,8 тыс.–3,1 тыс. $
ОфисMiddleПолная занятостьопубликовано 19 сент.
≈ 144 000 – 249 000 ₽наша приблизительная оценка
Описание
Разбор
Подготовить откликОтклик
История
Наша компания
Наша команда обеспечивает кибербезопасность GenAI-моделей, LLM-приложений, AI-агентов и мультиагентных систем, используемых миллионами пользователей. Основной фокус: кибербезопасность GenAI-моделей разных модальностей с помощью автоматизированных бенчмарков и обеспечение безопасности AI-агентов, тестирование их логики принятия решений, а также доступных инструментов.
Чем предстоит заниматься
Разрабатывать средства автоматизации тестирования и анализа на Python
Интегрировать решения с API, базами данных и внутренними сервисами
Разрабатывать, адаптировать и настраивать автоматизированные бенчмарки и релевантные датасеты для проверки устойчивости GenAI-моделей к атакам
Интегрировать LLM в реальные продукты кибербезопасности AI
Взаимодействовать с командами разработки для внедрения мер защиты
Наши требования
Высшее образование в области информационной безопасности, компьютерных наук (или эквивалентный практический опыт)
Коммерческий опыт backend-разработки на Python от 3-х лет
Знание FastAPI, FastMCP, Langchain, Langgraph
Опыт работы с реляционными / нереляционными БД (PostgreSQL, MongoDB)
Владение Git, знание паттернов и антипаттернов (SOLID, ООП), практический опыт проведения code-review
Понимание специфики работы AI-агентов и Мультиагентных систем, их отличия от GenAI-моделей и LLM-приложений
Знание принципов работы, архитектур и протоколов взаимодействия AI-агентов и мультиагентных систем
Понимание RAG, векторных БД (Neo4j, Qdrant)
Знание английского языка на уровне чтения технической литературы
Опыт разработки и адаптации бенчмарков тестирования моделей GenAI
Практический опыт работы с фреймворками для создания агентов (LangChain, CrewAI, AutoGen и т.п.)
Опыт разработки RAG-систем
Практический опыт разработки AI-агентов и Мультиагентных систем
Мы предлагаем
Комфортный современный офис
Офисный формат работы
Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
Программа адаптации и помощь руководителя на старте
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Если вас просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекратите общение и напишите нам в чат с основателем или через форму обратной связи.