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简介： 此职位隶属于AI安全方向核心团队，构建基于多智能体协作的 AI 驱动代码安全检测引擎，实现"提交即审计"（audit-on-commit）；设计覆盖输入、输出、运行时三层的 LLM 应用安全防护框架，保障生产环境 AI 系统的合规性与可观测性。 岗位职责： - 设计并实现多智能体协作代码审计系统，覆盖漏洞检测、恶意代码识别、敏感信息泄露等场景；主导 Planner/Executor/Critic 角色分解、工具调用链及跨Agent状态同步机制设计 - 将 RAG、Chain-of-Thought、Reflection 等技术融入安全审计 Agent，持续优化检测准确率与召回率，建立可量化评估与迭代框架 - 深度集成 DevSecOps 工作流，开发 GitLab CI/CD、Tekton、Jenkins 主流流水线插件，实现 audit-on-commit - 构建 LLM 应用安全防护框架（输入层：Prompt 注入、Jailbreak 检测；输出层：敏感信息泄露、合规审计；运行时：工具调用沙箱、异常行为熔断） - 开发自动化告警分类、上下文关联与假阳性过滤的 Agent 工作流，集成 RAG 驱动的威胁情报检索，支持 SOAR 平台集成 - 设计人机协作干预机制与 Agent 行为审计系统，遵循 OWASP LLM Top 10 行业标准 - 构建高可用、可扩展的 Agent 服务架构，支持大规模并发扫描任务调度与容错 任职要求： - 3年以上后端开发经验，精通 Python/Go/Java 至少一种，工程基础扎实 - 有 LLM Agent 生产部署经验（非演示项目），能详述 Agent 架构设计、幻觉处理、工具调用容错等实际工程挑战 - 具备 AI 安全实战经验，深刻理解 Prompt Injection、Jailbreaking、Malicious Agent Injection、Tool Misuse 等风险，有可落地防御策略 - 熟悉 LangChain、LlamaIndex、AutoGen、CrewAI 或 LangGraph 至少一个，有生产项目经验 - 精通 Docker 和 Kubernetes，具备微服务架构设计与部署能力 - 具备互联网/AI 科技行业技术背景，习惯在高速迭代环境中推进工程工作 - 具备 AI 原生工程思维，有模型调用、Prompt Engineering、RAG 或推理优化实践经验者优先 加分项： - SAST/SCA 工具经验，或深度使用 CodeQL、Semgrep、SonarQube 等代码审计工具 - LLM 微调经验（SFT/LoRA），或熟悉 Llama 3/Qwen/DeepSeek 本地部署，安全领域微调经验尤佳 - GitHub 上有高质量 Agent 相关开源项目，或向主流 LLM 框架提交过 PR - CTF 比赛获奖经历，或 CVE/CNVD 漏洞提交记录 《候选人隐私声明》 最近更新日期：2025年【9】月【1】日   1. 介绍 本《全球候选人隐私声明》（简称“隐私声明”）旨在帮助您了解当您向我们提交职位申请时，我们在收集、处理、传输及使用个人数据方面的政策。 本隐私声明不适用于非候选人或非申请人的用户、访客或访问网站的客户。 此外，本隐私声明不适用于我们的现有或前员工或独立承包商，因为其受公司内部员工隐私政策的约束。   2. 一般信息 (a) 您的信息 我们将收集并处理与您相关的特定个人数据，具体包括： 个人资料数据：姓名、别名、个人联系方式（如地址、电话、电子邮件）、驾驶执照、移民身份； 资质资料：简历、公司简介中的信息、社交媒体资料及活动、照片、求职信、工作经历、资质与技能、推荐人信息，以及必要时进行的背景调查（可能包含犯罪记录详情）； 就业数据：职位名称、办公地点、公司电子邮箱地址、薪酬、福利、专业经验、教育背景（含专业认证与资质）、起止日期、绩效记录、培训记录、员工编号； 紧急联系人数据（如适用）； 与劳动或就业法律合规相关的信息； 系统数据：我们通过与您沟通�