主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：Agent系统开发、计算机视觉与图像感知算法研发（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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "算法工程师-AI安全",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里巴巴控股集团 / 阿里云 / Token Foundry",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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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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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "●计算机、网络安全、人工智能、数学或相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "我们正在用大模型与 Agent 重做安全——从漏洞挖掘、威胁检测、攻防对抗，到身份核验、内容风控、数据保护，目标是研发超越传统规则与人工经验的安全算法与模型体系。你将与安全研究、工程和产品团队合作，从真实攻防场景与业务风险出发，研究安全领域大模型、智能体算法和多模态风险识别模型，并推动算法落地到实际安全产品中。\n你的工作围绕以下算法主线展开：\n1.安全数据集构建与表征学习\n设计并构建高质量安全领域训练数据（漏洞库、攻击流量、终端日志、代码、图文音视、伪造样本、风险内容等），解决安全数据稀缺与类别不均衡问题；研究多模态统一表征与跨模态对齐方法，使模型能够跨数据形态理解安全语义。\n2.模型训练与领域适配\n研究面向安全垂直领域的大模型继续预训练、SFT、偏好对齐与轻量化微调方法，提升模型对安全任务的理解与推理能力；针对具体场景（检测、识别、生成对抗等）研发端到端的专用模型，使安全大模型在漏洞理解、威胁研判等任务上逼近资深安全分析师的推理水平。\n3.多模态感知与检测算法\n研发面向图像、音视频、文档等多模态数据的检测与识别模型（深度伪造检测、活体判别、文档防伪、内容风险分类、敏感信息识别等），研究跨模态融合、细粒度特征提取与鲁棒判别方法；应对 AIGC 持续进化带来的\"生成 vs 检测\"持续对抗，始终让检测能力领先于生成攻击一个身位。\n4.Agent 推理与规划算法\n研究面向安全任务（威胁狩猎、漏洞挖掘、应急响应、日志分析等）的 Agent 决策、推理与任务规划算法，使智能体能够自主完成多步骤安全任务，达到资深安全工程师的威胁处置效率；研究 Prompt Injection / Jailbreak 攻防、安全对齐与 Agent 行为约束。\n5.对抗安全与评测体系\n研究模型在对抗样本、数据投毒、物理攻击、规避攻击下的鲁棒性，利用对抗训练、增量学习、自监督等方法持续加固模型；研究对抗生成、跨域迁移与零日攻击场景下的检测泛化能力，确保模型在真实对抗环境中持续可用。搭建安全领域评测体系与 Benchmark，覆盖攻防对抗、漏洞理解、伪造检测、风险识别、Agent 任务规划等维度，持续优化检出率、误报率等核心指标，驱动模型迭代。\n以上能力服务于多个业务场景，包括但不限于：安全大模型与 Agent、LLM 驱动的漏洞挖掘与威胁检测、身份核验与深度伪造对抗（IDV/eKYC）、多模态内容安全与 AIGC 风控、数据安全与敏感信息识别，对任一场景感兴趣即可。",
"requirements_text": "我们希望你具备以下能力；不要求每一项都已经非常成熟，但需要有扎实基础和持续动手意愿。\n1.基础背景\n●计算机、网络安全、人工智能、数学或相关专业本科及以上学历。\n●具备扎实的算法功底与数据结构基础，熟练掌握 Python、C/C++、Go 等至少一种语言。\n2.专业能力\n●大模型与智能体：熟练掌握至少一种深度学习框架（PyTorch、TensorFlow 等），熟悉 Transformer 及大语言模型 / 多模态模型主流架构，有模型训练、微调或 Agent 算法研究的项目经验；了解 RAG、工具调用、任务规划、评测方法等实践者优先。\n●安全攻防基础：熟悉至少一个安全细分方向（网络安全、数据安全、业务风控、内容安全、身份安全、云安全、终端安全等），能理解相关业务数据的形态、特征与攻防对抗逻辑；有漏洞挖掘、渗透测试、CTF、威胁检测经验者优先。\n●多模态与对抗：了解多模态表征、跨模态对齐、对抗机器学习、模型鲁棒性等方向者优先。\n3.能力特质\n●对 AI 与安全攻防交叉领域有浓厚兴趣，紧跟 SOTA 论文与技术动态，乐于挑战行业未解难题。\n●能快速跟进前沿方法并把想法落为可运行的代码或模型。\n●出色的逻辑分析、协作与沟通能力，乐于在跨团队场景下推动事情落地。\n加分项\n●有安全攻防经验（CTF、红蓝对抗、渗透测试、应急响应、实战攻防演练等），或 AI 安全攻防 / AIGC 攻防赛、Kaggle、信息安全大赛、安全类 AI 竞赛优异成绩。\n●有 CVE 漏洞挖掘经验，或在主流手机系统、知名开源项目有过安全贡献。\n●在网络安全（S&P、USENIX Security、CCS、NDSS 等）或人工智能（NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR 等）顶会有论文或相关专利。\n●有开源贡献，或主导过安全大模型 / 安全 Agent / 风控算法的实际项目。\n●有大模型领域适配（SFT/DPO/RLHF/LoRA）、Agent 推理与规划算法、RAG、安全对齐与红队评测、对抗机器学习等任一方向的研究或实战经验。\n●熟悉多模态大模型（文本+代码+图+流量+图像/音视频）在安全场景下的应用。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"数据结构",
"模型训练",
"沟通能力",
"Go",
"大语言模型",
"检索增强生成",
"智能体开发",
"C语言"
],
"preferred_qualifications": "了解 RAG、工具调用、任务规划、评测方法等实践者优先；有漏洞挖掘、渗透测试、CTF、威胁检测经验者优先；●多模态与对抗：了解多模态表征、跨模态对齐、对抗机器学习、模型鲁棒性等方向者优先；加分项",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "算法工程师-AI安全\n算法工程师-AI安全\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 / 上海\n\n职位描述\n我们正在用大模型与 Agent 重做安全——从漏洞挖掘、威胁检测、攻防对抗，到身份核验、内容风控、数据保护，目标是研发超越传统规则与人工经验的安全算法与模型体系。你将与安全研究、工程和产品团队合作，从真实攻防场景与业务风险出发，研究安全领域大模型、智能体算法和多模态风险识别模型，并推动算法落地到实际安全产品中。\n你的工作围绕以下算法主线展开：\n1.安全数据集构建与表征学习\n设计并构建高质量安全领域训练数据（漏洞库、攻击流量、终端日志、代码、图文音视、伪造样本、风险内容等），解决安全数据稀缺与类别不均衡问题；研究多模态统一表征与跨模态对齐方法，使模型能够跨数据形态理解安全语义。\n2.模型训练与领域适配\n研究面向安全垂直领域的大模型继续预训练、SFT、偏好对齐与轻量化微调方法，提升模型对安全任务的理解与推理能力；针对具体场景（检测、识别、生成对抗等）研发端到端的专用模型，使安全大模型在漏洞理解、威胁研判等任务上逼近资深安全分析师的推理水平。\n3.多模态感知与检测算法\n研发面向图像、音视频、文档等多模态数据的检测与识别模型（深度伪造检测、活体判别、文档防伪、内容风险分类、敏感信息识别等），研究跨模态融合、细粒度特征提取与鲁棒判别方法；应对 AIGC 持续进化带来的\"生成 vs 检测\"持续对抗，始终让检测能力领先于生成攻击一个身位。\n4.Agent 推理与规划算法\n研究面向安全任务（威胁狩猎、漏洞挖掘、应急响应、日志分析等）的 Agent 决策、推理与任务规划算法，使智能体能够自主完成多步骤安全任务，达到资深安全工程师的威胁处置效率；研究 Prompt Injection / Jailbreak 攻防、安全对齐与 Agent 行为约束。\n5.对抗安全与评测体系\n研究模型在对抗样本、数据投毒、物理攻击、规避攻击下的鲁棒性，利用对抗训练、增量学习、自监督等方法持续加固模型；研究对抗生成、跨域迁移与零日攻击场景下的检测泛化能力，确保模型在真实对抗环境中持续可用。搭建安全领域评测体系与 Benchmark，覆盖攻防对抗、漏洞理解、伪造检测、风险识别、Agent 任务规划等维度，持续优化检出率、误报率等核心指标，驱动模型迭代。\n以上能力服务于多个业务场景，包括但不限于：安全大模型与 Agent、LLM 驱动的漏洞挖掘与威胁检测、身份核验与深度伪造对抗（IDV/eKYC）、多模态内容安全与 AIGC 风控、数据安全与敏感信息识别，对任一场景感兴趣即可。\n\n职位要求\n我们希望你具备以下能力；不要求每一项都已经非常成熟，但需要有扎实基础和持续动手意愿。\n1.基础背景\n●计算机、网络安全、人工智能、数学或相关专业本科及以上学历。\n●具备扎实的算法功底与数据结构基础，熟练掌握 Python、C/C++、Go 等至少一种语言。\n2.专业能力\n●大模型与智能体：熟练掌握至少一种深度学习框架（PyTorch、TensorFlow 等），熟悉 Transformer 及大语言模型 / 多模态模型主流架构，有模型训练、微调或 Agent 算法研究的项目经验；了解 RAG、工具调用、任务规划、评测方法等实践者优先。\n●安全攻防基础：熟悉至少一个安全细分方向（网络安全、数据安全、业务风控、内容安全、身份安全、云安全、终端安全等），能理解相关业务数据的形态、特征与攻防对抗逻辑；有漏洞挖掘、渗透测试、CTF、威胁检测经验者优先。\n●多模态与对抗：了解多模态表征、跨模态对齐、对抗机器学习、模型鲁棒性等方向者优先。\n3.能力特质\n●对 AI 与安全攻防交叉领域有浓厚兴趣，紧跟 SOTA 论文与技术动态，乐于挑战行业未解难题。\n●能快速跟进前沿方法并把想法落为可运行的代码或模型。\n●出色的逻辑分析、协作与沟通能力，乐于在跨团队场景下推动事情落地。\n加分项\n●有安全攻防经验（CTF、红蓝对抗、渗透测试、应急响应、实战攻防演练等），或 AI 安全攻防 / AIGC 攻防赛、Kaggle、信息安全大赛、安全类 AI 竞赛优异成绩。\n●有 CVE 漏洞挖掘经验，或在主流手机系统、知名开源项目有过安全贡献。\n●在网络安全（S&P、USENIX Security、CCS、NDSS 等）或人工智能（NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR 等）顶会有论文或相关专利。\n●有开源贡献，或主导过安全大模型 / 安全 Agent / 风控算法的实际项目。\n●有大模型领域适配（SFT/DPO/RLHF/LoRA）、Agent 推理与规划算法、RAG、安全对齐与红队评测、对抗机器学习等任一方向的研究或实战经验。\n●熟悉多模态大模型（文本+代码+图+流量+图像/音视频）在安全场景下的应用。\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团 / 阿里云 / Token Foundry\n我们正在用大模型与 Agent 重做安全——从漏洞挖掘、威胁检测、攻防对抗，到身份核验、内容风控、数据保护，目标是研发超越传统规则与人工经验的安全算法与模型体系。你将与安全研究、工程和产品团队合作，从真实攻防场景与业务风险出发，研究安全领域大模型、智能体算法和多模态风险识别模型，并推动算法落地到实际安全产品中。\n你的工作围绕以下算法主线展开：\n1.安全数据集构建与表征学习\n设计并构建高质量安全领域训练数据（漏洞库、攻击流量、终端日志、代码、图文音视、伪造样本、风险内容等），解决安全数据稀缺与类别不均衡问题；研究多模态统一表征与跨模态对齐方法，使模型能够跨数据形态理解安全语义。\n2.模型训练与领域适配\n研究面向安全垂直领域的大模型继续预训练、SFT、偏好对齐与轻量化微调方法，提升模型对安全任务的理解与推理能力；针对具体场景（检测、识别、生成对抗等）研发端到端的专用模型，使安全大模型在漏洞理解、威胁研判等任务上逼近资深安全分析师的推理水平。\n3.多模态感知与检测算法\n研发面向图像、音视频、文档等多模态数据的检测与识别模型（深度伪造检测、活体判别、文档防伪、内容风险分类、敏感信息识别等），研究跨模态融合、细粒度特征提取与鲁棒判别方法；应对 AIGC 持续进化带来的\"生成 vs 检测\"持续对抗，始终让检测能力领先于生成攻击一个身位。\n4.Agent 推理与规划算法\n研究面向安全任务（威胁狩猎、漏洞挖掘、应急响应、日志分析等）的 Agent 决策、推理与任务规划算法，使智能体能够自主完成多步骤安全任务，达到资深安全工程师的威胁处置效率；研究 Prompt Injection / Jailbreak 攻防、安全对齐与 Agent 行为约束。\n5.对抗安全与评测体系\n研究模型在对抗样本、数据投毒、物理攻击、规避攻击下的鲁棒性，利用对抗训练、增量学习、自监督等方法持续加固模型；研究对抗生成、跨域迁移与零日攻击场景下的检测泛化能力，确保模型在真实对抗环境中持续可用。搭建安全领域评测体系与 Benchmark，覆盖攻防对抗、漏洞理解、伪造检测、风险识别、Agent 任务规划等维度，持续优化检出率、误报率等核心指标，驱动模型迭代。\n以上能力服务于多个业务场景，包括但不限于：安全大模型与 Agent、LLM 驱动的漏洞挖掘与威胁检测、身份核验与深度伪造对抗（IDV/eKYC）、多模态内容安全与 AIGC 风控、数据安全与敏感信息识别，对任一场景感兴趣即可。\n我们希望你具备以下能力；不要求每一项都已经非常成熟，但需要有扎实基础和持续动手意愿。\n1.基础背景\n●计算机、网络安全、人工智能、数学或相关专业本科及以上学历。\n●具备扎实的算法功底与数据结构基础，熟练掌握 Python、C/C++、Go 等至少一种语言。\n2.专业能力\n●大模型与智能体：熟练掌握至少一种深度学习框架（PyTorch、TensorFlow 等），熟悉 Transformer 及大语言模型 / 多模态模型主流架构，有模型训练、微调或 Agent 算法研究的项目经验；了解 RAG、工具调用、任务规划、评测方法等实践者优先。\n●安全攻防基础：熟悉至少一个安全细分方向（网络安全、数据安全、业务风控、内容安全、身份安全、云安全、终端安全等），能理解相关业务数据的形态、特征与攻防对抗逻辑；有漏洞挖掘、渗透测试、CTF、威胁检测经验者优先。\n●多模态与对抗：了解多模态表征、跨模态对齐、对抗机器学习、模型鲁棒性等方向者优先。\n3.能力特质\n●对 AI 与安全攻防交叉领域有浓厚兴趣，紧跟 SOTA 论文与技术动态，乐于挑战行业未解难题。\n●能快速跟进前沿方法并把想法落为可运行的代码或模型。\n●出色的逻辑分析、协作与沟通能力，乐于在跨团队场景下推动事情落地。\n加分项\n●有安全攻防经验（CTF、红蓝对抗、渗透测试、应急响应、实战攻防演练等），或 AI 安全攻防 / AIGC 攻防赛、Kaggle、信息安全大赛、安全类 AI 竞赛优异成绩。\n●有 CVE 漏洞挖掘经验，或在主流手机系统、知名开源项目有过安全贡献。\n●在网络安全（S&P、USENIX Security、CCS、NDSS 等）或人工智能（NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR 等）顶会有论文或相关专利。\n●有开源贡献，或主导过安全大模型 / 安全 Agent / 风控算法的实际项目。\n●有大模型领域适配（SFT/DPO/RLHF/LoRA）、Agent 推理与规划算法、RAG、安全对齐与红队评测、对抗机器学习等任一方向的研究或实战经验。\n●熟悉多模态大模型（文本+代码+图+流量+图像/音视频）在安全场景下的应用。",
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