Описание

Международный проект в области AI Security связан с разработкой сред, которые помогают LLM-моделям проходить обучение с подкреплением для задач кибербезопасности. Эти среды будут содержать задания в различных областях кибербезопасности (пентестинг, реагирование на инциденты, эксплуатация, вредоносное ПО и т.д.), при этом цель — создавать достаточно сложные задачи, чтобы модель допускала ошибки, но которые при этом остаются решаемыми для профессиональных специалистов.

Это не классическая позиция Pentester или Red Team Engineer. Основная задача специалиста — создавать сложные, но реалистичные и проверяемые security-сценарии, в которых LLM-модели совершают ошибки именно из-за недостатков в рассуждении (reasoning), а не из-за неоднозначных инструкций или ограничений среды.

Обязанности

Проектировать security-сценарии для оценки и обучения LLM-моделей
Создавать environments с использованием GitHub, Slack и других инструментов, встречающихся в реальной разработке
Разрабатывать задачи, требующие сложного многошагового reasoning
Моделировать реальные offensive security-сценарии (например, supply chain attacks, malicious pull requests, exploitation через GitHub Actions и другие современные техники)
Проверять разработанные сценарии на нескольких frontier-моделях и анализировать причины их ошибок
Формулировать ожидаемое поведение модели и описывать, почему конкретная ошибка считается reasoning failure
Автоматизировать создание и проверку задач с использованием Python и других инструментов

Требования

От пяти лет практического опыта в Offensive Security, Application Security или Web Penetration Testing
Практический опыт пентеста и исследования безопасности приложений
Практический опыт AI Red Teaming/LLM Security
Работа с современными LLM, Agentic AI, AI Agents или Model Evaluation
Глубокое понимание современных техник 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 и Java
Умение самостоятельно исследовать новые направления, проектировать сложные сценарии и объяснять результаты своей работы
Свободный английский язык (Upper-Intermediate/B2+)
Понимание особенностей работы LLM, их ограничений и типичных failure modes
Интерес к AI Security и исследованию поведения LLM

Будет плюсом

Опыт исследований безопасности GitHub Actions, CI/CD, Supply Chain Security
Сертификаты OSWE, eWPTXv2, OWEE, OSWA или аналогичные
Публикации, write-ups, участие в Bug Bounty, HackTheBox, TryHackMe, Pwn2Own или других исследовательских проектах

Условия

B2B-контракт с ИП
Удалённо
Part-time или full-time
Почасовая оплата за выполненные задачи в USD
Одна задача занимает около 10–12 часов
Локация — строго вне РФ/РБ

Процесс отбора

Полное описание и отклик на Хабр Карьере, потребуется авторизация