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": "云AI安全技术工程师",
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"department": "阿里云",
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"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "云计算 / 人工智能",
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"company_description": "阿里云提供云基础设施、AI模型、智能体和计算服务。"
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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1、网络安全领域的威胁检测能力、响应止血及高级威胁对抗能力、边界威胁防护能力、网络安全架构的设计&演进等方面的能力建设&运营之一；\n2、平台上的“群体性安全风险”的有效管理和防控，持续提升防控能力，防范平台上出现规模性安全事件/系统性安全风险；\n3、产品自身SDLC工作，包括但不限于产品的安全架构设计、产品需求的安全评审、代码的安全审计及加固、产品安全漏洞的应急处置其中之一或多个。",
"requirements_text": "1.了解计算机基础知识和网络知识,熟悉Python/Java/PHP/Go/Node/Shell等至少一种程序开发语言;\n2.了解常见安全攻防技术,掌握常见漏洞原理,在Web安全、主机安全(WIN/LINUX/MobileOS等)、深度学习(如LLM等)、容器安全、软件逆向、漏洞分析利用、流量安全、云安全等细分领域有至少一项深入研究并有一定的成果;\n3.掌握大模型的基本原理与关键概念,熟练掌握主流模型的使用、部署；\n4.掌握大模型的常见风险(如提示词注入、数据越权等)与对应缓解措施;\n5.对安全技术领域充满热情,对新技术和新事物保持强烈好奇心,并具备快速学习和应用新知识的能力;\n6.具备良好的沟通能力和团队协作精神,能够清晰表达技术观点,与团队成员高效协作完成目标;\n7.善于独立思考问题,并能够对工作进行反思总结,不断提升自身技术水平。",
"skills": [AI生成
"Python",
"Java",
"PHP",
"Linux",
"深度学习",
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"沟通能力",
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"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "云AI安全技术工程师\n云AI安全技术工程师\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴2027届应届生\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1、网络安全领域的威胁检测能力、响应止血及高级威胁对抗能力、边界威胁防护能力、网络安全架构的设计&演进等方面的能力建设&运营之一；\n2、平台上的“群体性安全风险”的有效管理和防控，持续提升防控能力，防范平台上出现规模性安全事件/系统性安全风险；\n3、产品自身SDLC工作，包括但不限于产品的安全架构设计、产品需求的安全评审、代码的安全审计及加固、产品安全漏洞的应急处置其中之一或多个。\n\n职位要求\n1.了解计算机基础知识和网络知识,熟悉Python/Java/PHP/Go/Node/Shell等至少一种程序开发语言;\n2.了解常见安全攻防技术,掌握常见漏洞原理,在Web安全、主机安全(WIN/LINUX/MobileOS等)、深度学习(如LLM等)、容器安全、软件逆向、漏洞分析利用、流量安全、云安全等细分领域有至少一项深入研究并有一定的成果;\n3.掌握大模型的基本原理与关键概念,熟练掌握主流模型的使用、部署；\n4.掌握大模型的常见风险(如提示词注入、数据越权等)与对应缓解措施;\n5.对安全技术领域充满热情,对新技术和新事物保持强烈好奇心,并具备快速学习和应用新知识的能力;\n6.具备良好的沟通能力和团队协作精神,能够清晰表达技术观点,与团队成员高效协作完成目标;\n7.善于独立思考问题,并能够对工作进行反思总结,不断提升自身技术水平。\n\n在招业务\n阿里云\n1、网络安全领域的威胁检测能力、响应止血及高级威胁对抗能力、边界威胁防护能力、网络安全架构的设计&演进等方面的能力建设&运营之一；\n2、平台上的“群体性安全风险”的有效管理和防控，持续提升防控能力，防范平台上出现规模性安全事件/系统性安全风险；\n3、产品自身SDLC工作，包括但不限于产品的安全架构设计、产品需求的安全评审、代码的安全审计及加固、产品安全漏洞的应急处置其中之一或多个。\n1.了解计算机基础知识和网络知识,熟悉Python/Java/PHP/Go/Node/Shell等至少一种程序开发语言;\n2.了解常见安全攻防技术,掌握常见漏洞原理,在Web安全、主机安全(WIN/LINUX/MobileOS等)、深度学习(如LLM等)、容器安全、软件逆向、漏洞分析利用、流量安全、云安全等细分领域有至少一项深入研究并有一定的成果;\n3.掌握大模型的基本原理与关键概念,熟练掌握主流模型的使用、部署；\n4.掌握大模型的常见风险(如提示词注入、数据越权等)与对应缓解措施;\n5.对安全技术领域充满热情,对新技术和新事物保持强烈好奇心,并具备快速学习和应用新知识的能力;\n6.具备良好的沟通能力和团队协作精神,能够清晰表达技术观点,与团队成员高效协作完成目标;\n7.善于独立思考问题,并能够对工作进行反思总结,不断提升自身技术水平。",
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