主分类：AI模型评测工程
辅助：网络信息安全（仅展示）
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": "阿里巴巴研究型实习生-智能体及应用安全评测研究",
"job_level": "实习",AI生成
"work_category": "实习",AI生成
"department": "阿里巴巴控股集团",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company_name": "阿里巴巴控股集团",
"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
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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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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "计算机科学、人工智能、网络安全、数学等相关专业在读博士",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.参与智能体（AI Agent）及其应用场景的安全风险研究，探索智能体在复杂交互环境中的攻击面、威胁建模与防御机制。\n2.协助开展大模型安全攻防实验，包括越狱攻击、提示注入、对抗样本构造等，评测不同智能体架构在任务执行中的鲁棒性与防御能力。\n3.研究智能体决策过程中的风险建模方法（如基于马尔可夫决策过程的行为建模），并设计相应的安全护栏与防御算法。\n4.跟踪前沿研究进展，调研智能体安全、可信 AI 与大模型内容安全相关的学术论文与技术方案，为团队提供前沿洞察。\n5.协助构建安全评测基准与工具链，形成可复现的安全评测流程，支持团队在多任务、多场景下的风险分析与能力验证。",
"requirements_text": "1.计算机科学、人工智能、网络安全、数学等相关专业在读博士，具备AI安全、强化学习或大模型相关研究背景。\n2.熟悉大语言模型（如GPT、LLaMA、Qwen 等）的基本原理，熟悉深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）。\n3.对AI安全攻防有浓厚兴趣，熟悉常见攻击方式（提示注入、对抗样本、数据投毒等）或防御技术（鲁棒优化、内容安全检测、代理模型防御等）。\n4.具备良好的研究能力和论文阅读能力，精通Python/C++/Java中至少一门语言，具备扎实的数据结构、算法基础及工程化能力，能够快速理解前沿工作并复现相关实验。\n5.具备良好的团队协作意识与沟通能力，能够在导师指导下推进课题研究。\n6.在 AI 安全、智能体或机器学习相关领域有论文发表（如ACL、CCS、NeurIPS、ICLR等）、竞赛获奖或开源项目经验者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"强化学习",
"数据结构",
"团队协作",
"沟通能力",
"大语言模型",
"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "6.在 AI 安全、智能体或机器学习相关领域有论文发表（如ACL、CCS、NeurIPS、ICLR等）、竞赛获奖或开源项目经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"posting": {
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"job_url": "https://campus-talent.alibaba.com/campus/position/199903340001?deptCodes="
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"fulltext": "阿里巴巴研究型实习生-智能体及应用安全评测研究\n阿里巴巴研究型实习生-智能体及应用安全评测研究\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2027-06-01 - 2040-06-30\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴研究型实习生\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1.参与智能体（AI Agent）及其应用场景的安全风险研究，探索智能体在复杂交互环境中的攻击面、威胁建模与防御机制。\n2.协助开展大模型安全攻防实验，包括越狱攻击、提示注入、对抗样本构造等，评测不同智能体架构在任务执行中的鲁棒性与防御能力。\n3.研究智能体决策过程中的风险建模方法（如基于马尔可夫决策过程的行为建模），并设计相应的安全护栏与防御算法。\n4.跟踪前沿研究进展，调研智能体安全、可信 AI 与大模型内容安全相关的学术论文与技术方案，为团队提供前沿洞察。\n5.协助构建安全评测基准与工具链，形成可复现的安全评测流程，支持团队在多任务、多场景下的风险分析与能力验证。\n\n职位要求\n1.计算机科学、人工智能、网络安全、数学等相关专业在读博士，具备AI安全、强化学习或大模型相关研究背景。\n2.熟悉大语言模型（如GPT、LLaMA、Qwen 等）的基本原理，熟悉深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）。\n3.对AI安全攻防有浓厚兴趣，熟悉常见攻击方式（提示注入、对抗样本、数据投毒等）或防御技术（鲁棒优化、内容安全检测、代理模型防御等）。\n4.具备良好的研究能力和论文阅读能力，精通Python/C++/Java中至少一门语言，具备扎实的数据结构、算法基础及工程化能力，能够快速理解前沿工作并复现相关实验。\n5.具备良好的团队协作意识与沟通能力，能够在导师指导下推进课题研究。\n6.在 AI 安全、智能体或机器学习相关领域有论文发表（如ACL、CCS、NeurIPS、ICLR等）、竞赛获奖或开源项目经验者优先。\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团\n1.参与智能体（AI Agent）及其应用场景的安全风险研究，探索智能体在复杂交互环境中的攻击面、威胁建模与防御机制。\n2.协助开展大模型安全攻防实验，包括越狱攻击、提示注入、对抗样本构造等，评测不同智能体架构在任务执行中的鲁棒性与防御能力。\n3.研究智能体决策过程中的风险建模方法（如基于马尔可夫决策过程的行为建模），并设计相应的安全护栏与防御算法。\n4.跟踪前沿研究进展，调研智能体安全、可信 AI 与大模型内容安全相关的学术论文与技术方案，为团队提供前沿洞察。\n5.协助构建安全评测基准与工具链，形成可复现的安全评测流程，支持团队在多任务、多场景下的风险分析与能力验证。\n1.计算机科学、人工智能、网络安全、数学等相关专业在读博士，具备AI安全、强化学习或大模型相关研究背景。\n2.熟悉大语言模型（如GPT、LLaMA、Qwen 等）的基本原理，熟悉深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）。\n3.对AI安全攻防有浓厚兴趣，熟悉常见攻击方式（提示注入、对抗样本、数据投毒等）或防御技术（鲁棒优化、内容安全检测、代理模型防御等）。\n4.具备良好的研究能力和论文阅读能力，精通Python/C++/Java中至少一门语言，具备扎实的数据结构、算法基础及工程化能力，能够快速理解前沿工作并复现相关实验。\n5.具备良好的团队协作意识与沟通能力，能够在导师指导下推进课题研究。\n6.在 AI 安全、智能体或机器学习相关领域有论文发表（如ACL、CCS、NeurIPS、ICLR等）、竞赛获奖或开源项目经验者优先。",
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