主分类：网络信息安全
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "集团安全部-AI高级安全工程师/专家-杭州",
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"job_category": "技术类-安全"AI生成
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"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"degree": "教育背景： 计算机、信息安全相关专业本科及以上学历",
"language": "大模型安全每天都在变，你需要能快速读懂英文技术论文或社区讨论（如 GitHub/Twitter/Reddit）",AI生成
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"responsibilities": "1. 防御机制拆解： 跟踪国内外主流模型的安全策略，通过实验分析其在内容过滤、逻辑保护方面的实现路径，并输出分析报告。\n2. 安全围栏建设： 参与公司模型的内容审计系统开发，编写并维护核心的防御 Prompt 和过滤规则库。\n3. 风险路径探测： 对模型系统（含插件、沙箱）进行常规的安全评估，识别提示词泄露和接口滥用的潜在风险，并提出加固建议。\n4. 反蒸馏技术落地： 协助落地基础的防爬取、模型输出干扰等风控方案，保护公司模型资产。\n5. 跨团队协作： 与算法团队配合，将发现的安全漏洞转化为模型微调（SFT）或对齐（RLHF）的训练样本。",
"requirements_text": "1. 教育背景： 计算机、信息安全相关专业本科及以上学历, 对大模型底层原理（Transformer、RLHF等）有一定理解。\n2. 专业技能：\n1) 熟悉 Python/Go 至少一种，有扎实的编码功底，能自己写工具。\n2) 对 Prompt Engineering 有浓厚兴趣，是个“调教模型”的高手，能通过文字技巧引导模型突破限制。\n3) 具备基础的网络安全思维（如逻辑漏洞分析、接口测试），了解容器或 Linux 沙箱基本概念。\n3. 核心潜力： 具备极强的自主学习能力。大模型安全每天都在变，你需要能快速读懂英文技术论文或社区讨论（如 GitHub/Twitter/Reddit）。\n4. 工作心态： 具备“红队思维”。喜欢钻研“这个东西是怎么工作的”、“我怎么能让它不按常理出牌”，不迷信权威方案。\n5. 加分项（非必须）： 有过 NLP 项目经验，或者在传统的 Web 安全、移动安全领域有过一定深度的研究。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Linux",
"自然语言处理",
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"fulltext": "集团安全部-AI高级安全工程师/专家-杭州\n集团安全部-AI高级安全工程师/专家-杭州\n\n基础信息\n职位类别：技术类-安全\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 防御机制拆解： 跟踪国内外主流模型的安全策略，通过实验分析其在内容过滤、逻辑保护方面的实现路径，并输出分析报告。\n2. 安全围栏建设： 参与公司模型的内容审计系统开发，编写并维护核心的防御 Prompt 和过滤规则库。\n3. 风险路径探测： 对模型系统（含插件、沙箱）进行常规的安全评估，识别提示词泄露和接口滥用的潜在风险，并提出加固建议。\n4. 反蒸馏技术落地： 协助落地基础的防爬取、模型输出干扰等风控方案，保护公司模型资产。\n5. 跨团队协作： 与算法团队配合，将发现的安全漏洞转化为模型微调（SFT）或对齐（RLHF）的训练样本。\n\n职位要求\n1. 教育背景： 计算机、信息安全相关专业本科及以上学历, 对大模型底层原理（Transformer、RLHF等）有一定理解。\n2. 专业技能：\n1) 熟悉 Python/Go 至少一种，有扎实的编码功底，能自己写工具。\n2) 对 Prompt Engineering 有浓厚兴趣，是个“调教模型”的高手，能通过文字技巧引导模型突破限制。\n3) 具备基础的网络安全思维（如逻辑漏洞分析、接口测试），了解容器或 Linux 沙箱基本概念。\n3. 核心潜力： 具备极强的自主学习能力。大模型安全每天都在变，你需要能快速读懂英文技术论文或社区讨论（如 GitHub/Twitter/Reddit）。\n4. 工作心态： 具备“红队思维”。喜欢钻研“这个东西是怎么工作的”、“我怎么能让它不按常理出牌”，不迷信权威方案。\n5. 加分项（非必须）： 有过 NLP 项目经验，或者在传统的 Web 安全、移动安全领域有过一定深度的研究。\n1. 防御机制拆解： 跟踪国内外主流模型的安全策略，通过实验分析其在内容过滤、逻辑保护方面的实现路径，并输出分析报告。\n2. 安全围栏建设： 参与公司模型的内容审计系统开发，编写并维护核心的防御 Prompt 和过滤规则库。\n3. 风险路径探测： 对模型系统（含插件、沙箱）进行常规的安全评估，识别提示词泄露和接口滥用的潜在风险，并提出加固建议。\n4. 反蒸馏技术落地： 协助落地基础的防爬取、模型输出干扰等风控方案，保护公司模型资产。\n5. 跨团队协作： 与算法团队配合，将发现的安全漏洞转化为模型微调（SFT）或对齐（RLHF）的训练样本。\n1. 教育背景： 计算机、信息安全相关专业本科及以上学历, 对大模型底层原理（Transformer、RLHF等）有一定理解。\n2. 专业技能：\n1) 熟悉 Python/Go 至少一种，有扎实的编码功底，能自己写工具。\n2) 对 Prompt Engineering 有浓厚兴趣，是个“调教模型”的高手，能通过文字技巧引导模型突破限制。\n3) 具备基础的网络安全思维（如逻辑漏洞分析、接口测试），了解容器或 Linux 沙箱基本概念。\n3. 核心潜力： 具备极强的自主学习能力。大模型安全每天都在变，你需要能快速读懂英文技术论文或社区讨论（如 GitHub/Twitter/Reddit）。\n4. 工作心态： 具备“红队思维”。喜欢钻研“这个东西是怎么工作的”、“我怎么能让它不按常理出牌”，不迷信权威方案。\n5. 加分项（非必须）： 有过 NLP 项目经验，或者在传统的 Web 安全、移动安全领域有过一定深度的研究。",
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