Международный проект в области AI Security: разработка сред для обучения LLM-моделей с подкреплением и оценки их поведения в задачах кибербезопасности. Это исследовательская позиция, а не классическая работа пентестера или Red Team Engineer.
Обязанности:
- Проектировать реалистичные security-сценарии для оценки и обучения LLM-моделей.
- Создавать среды с использованием GitHub, Slack и других инструментов разработки.
- Разрабатывать задачи со сложным многошаговым reasoning и моделировать offensive security-сценарии, включая supply chain attacks, malicious pull requests и эксплуатацию через GitHub Actions.
- Проверять сценарии на современных LLM-моделях, анализировать причины ошибок и описывать ожидаемое поведение и reasoning failures.
- Автоматизировать создание и проверку задач.
Требования:
- 5+ лет практического опыта в Offensive Security, Application Security или Web Penetration Testing.
- Практический опыт AI Red Teaming или LLM Security, penetration testing и исследования безопасности приложений.
- Глубокое понимание атак и поверхности атаки веб-приложений, API, GitHub, CI/CD и связанных экосистем.
- Опыт разработки на Python и/или JavaScript; навыки статического и динамического анализа кода на Python, JavaScript или Java.
- Практический опыт работы с современными LLM, понимание их ограничений и типичных failure modes.
- Свободный английский (Upper-Intermediate / B2+), исследовательское мышление и интерес к AI Security.
Будет плюсом: опыт работы с Agentic AI, AI Agents или Model Evaluation; исследования GitHub Actions, CI/CD и Supply Chain Security; сертификаты OSWE, eWPTXv2, OWEE, OSWA или аналогичные; публикации, write-ups, Bug Bounty и участие в исследовательских проектах.
Условия: удалённая работа; part-time или full-time; B2B-контракт с ИП; почасовая оплата за выполненные задачи, одна задача занимает около 10–12 часов. Локация — строго вне РФ и Беларуси.