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        "responsibilities": "职位描述\nAgent 正在成为连接大模型、企业知识与业务系统的核心载体。更强的自主决策、工具调用和跨系统执行能力，既为安全工作带来了新的可能，也产生了新的安全挑战。\n我们希望围绕 Model + Harness 建设 Agent-native 的安全能力，工作包含两个方向：\n● AI for Security：将大模型和 Agent 能力应用于安全场景，重塑安全运营与防护流程。\n● Security for AI：将安全能力内生到 Agent 的设计、开发和运行框架中，保障企业级 Agent 安全、可控地运行。\n你将参与的工作包括但不限于：\n1. 驱动 Agentic 攻防体系升级：将大模型能力嵌入威胁检测、异常识别、漏洞挖掘与自动响应场景，打造具备自学习、自适应能力的智能安全引擎；\n2. 构建 Agent 全生命周期防护体系：针对企业级 Agent 应用在多轮对话、工具调用、插件集成、多 Agent 协作等场景下的安全风险，建设覆盖需求定义、开发测试、部署运行、推理调用、行为审计等阶段的安全防护体系；重点防范 Prompt 注入与越权调用、工具链攻击与沙箱逃逸、上下文敏感数据泄露、Agent 行为失控与幻觉执行等新型威胁；\n3. 保障企业级 Agent 应用的数据与隐私安全：研究 Agent 在访问企业知识库、调用外部 API、处理多租户业务数据等场景下的数据安全风险，参与数据访问控制、敏感信息脱敏、跨系统数据流转审计等机制建设，防范企业核心数据通过 Agent 交互链路泄露或被滥用；\n4. 开发高效安全工具链：参与漏洞扫描、代码审计、配置检测、Agent 安全扫描、行为审计等能力平台建设，提升安全运营与 DevSecOps 体系的智能化和自动化水平；\n5. 建设 Agent 安全评测与反馈闭环：参与风险场景设计、测试集构造、自动化评测和效果分析，持续提升 Agent 安全能力的覆盖率、准确性与运行效率；\n6. 跟踪行业趋势并参与攻防实践：关注 AI 安全前沿发展，参与攻防演练、漏洞分析、原型验证与开源共建，推动 Agent 安全能力持续演进。",
        "requirements_text": "职位要求\n1. 熟悉 Java、Golang、Python、C/C++ 等语言中的至少一种，有良好的编程习惯；\n2. 对算法、数据结构、操作系统、网络通信等计算机专业基础有较好的掌握和理解；\n3. 热爱安全攻防，对网络安全和 AI 安全均有一定了解，理解传统攻防手法与防御思路（如 Web 安全、网络协议安全、系统安全等），同时关注 Prompt 注入、越狱攻击、数据泄露等 AI 时代的新型安全风险；\n4. 对 AI/LLM 技术有浓厚兴趣，了解大模型、Agent、RAG 等相关技术概念，理解 Agent 系统的基本架构（工具调用、规划、记忆、多 Agent 协作等）；\n5. 学习能力强，对新事物抱有好奇心，有良好的沟通能力和团队协同能力，善于独立思考和反思总结。\n加分项\n1. 有 ACM、超算、CTF、安全攻防等编程或安全类竞赛获奖者优先；\n2. 有项目开发经验，参与过开源项目者优先；\n3. 熟悉云场景和相关中间件者优先；\n4. 有 LLM 应用开发、Agent / Multi-Agent 系统构建经验者优先，有将 Agent 技术应用于安全场景（如自动化威胁检测、智能告警研判、攻击溯源等）的实践经验更佳；\n5. 对应用层漏洞原理、代码审计、漏洞利用与防御方式有扎实基础，或在 AI 安全方向（如大模型红队测试、Agent 安全沙箱、对抗攻防）有研究或实践经验；\n6. 发现过真实场景的安全问题，在工业界或学术会议上发表过研究成果者优先。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "Java",
            "C++",
            "Golang",
            "数据结构",
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            "沟通能力",
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            "大语言模型",
            "检索增强生成",
            "C语言"
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        "preferred_qualifications": "加分项；1. 有 ACM、超算、CTF、安全攻防等编程或安全类竞赛获奖者优先；2. 有项目开发经验，参与过开源项目者优先；3. 熟悉云场景和相关中间件者优先；4. 有 LLM 应用开发、Agent / Multi-Agent 系统构建经验者优先，有将 Agent 技术应用于安全场景（如自动化威胁检测、智能告警研判、攻击溯源等）的实践经验更佳；6. 发现过真实场景的安全问题，在工业界或学术会议上发表过研究成果者优先",
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    "fulltext": "Agent安全能力建设实习生\nAgent安全能力建设实习生\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2027-11-01 - 2030-01-01\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴日常实习生\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n职位描述\nAgent 正在成为连接大模型、企业知识与业务系统的核心载体。更强的自主决策、工具调用和跨系统执行能力，既为安全工作带来了新的可能，也产生了新的安全挑战。\n我们希望围绕 Model + Harness 建设 Agent-native 的安全能力，工作包含两个方向：\n● AI for Security：将大模型和 Agent 能力应用于安全场景，重塑安全运营与防护流程。\n● Security for AI：将安全能力内生到 Agent 的设计、开发和运行框架中，保障企业级 Agent 安全、可控地运行。\n你将参与的工作包括但不限于：\n1. 驱动 Agentic 攻防体系升级：将大模型能力嵌入威胁检测、异常识别、漏洞挖掘与自动响应场景，打造具备自学习、自适应能力的智能安全引擎；\n2. 构建 Agent 全生命周期防护体系：针对企业级 Agent 应用在多轮对话、工具调用、插件集成、多 Agent 协作等场景下的安全风险，建设覆盖需求定义、开发测试、部署运行、推理调用、行为审计等阶段的安全防护体系；重点防范 Prompt 注入与越权调用、工具链攻击与沙箱逃逸、上下文敏感数据泄露、Agent 行为失控与幻觉执行等新型威胁；\n3. 保障企业级 Agent 应用的数据与隐私安全：研究 Agent 在访问企业知识库、调用外部 API、处理多租户业务数据等场景下的数据安全风险，参与数据访问控制、敏感信息脱敏、跨系统数据流转审计等机制建设，防范企业核心数据通过 Agent 交互链路泄露或被滥用；\n4. 开发高效安全工具链：参与漏洞扫描、代码审计、配置检测、Agent 安全扫描、行为审计等能力平台建设，提升安全运营与 DevSecOps 体系的智能化和自动化水平；\n5. 建设 Agent 安全评测与反馈闭环：参与风险场景设计、测试集构造、自动化评测和效果分析，持续提升 Agent 安全能力的覆盖率、准确性与运行效率；\n6. 跟踪行业趋势并参与攻防实践：关注 AI 安全前沿发展，参与攻防演练、漏洞分析、原型验证与开源共建，推动 Agent 安全能力持续演进。\n\n职位要求\n职位要求\n1. 熟悉 Java、Golang、Python、C/C++ 等语言中的至少一种，有良好的编程习惯；\n2. 对算法、数据结构、操作系统、网络通信等计算机专业基础有较好的掌握和理解；\n3. 热爱安全攻防，对网络安全和 AI 安全均有一定了解，理解传统攻防手法与防御思路（如 Web 安全、网络协议安全、系统安全等），同时关注 Prompt 注入、越狱攻击、数据泄露等 AI 时代的新型安全风险；\n4. 对 AI/LLM 技术有浓厚兴趣，了解大模型、Agent、RAG 等相关技术概念，理解 Agent 系统的基本架构（工具调用、规划、记忆、多 Agent 协作等）；\n5. 学习能力强，对新事物抱有好奇心，有良好的沟通能力和团队协同能力，善于独立思考和反思总结。\n加分项\n1. 有 ACM、超算、CTF、安全攻防等编程或安全类竞赛获奖者优先；\n2. 有项目开发经验，参与过开源项目者优先；\n3. 熟悉云场景和相关中间件者优先；\n4. 有 LLM 应用开发、Agent / Multi-Agent 系统构建经验者优先，有将 Agent 技术应用于安全场景（如自动化威胁检测、智能告警研判、攻击溯源等）的实践经验更佳；\n5. 对应用层漏洞原理、代码审计、漏洞利用与防御方式有扎实基础，或在 AI 安全方向（如大模型红队测试、Agent 安全沙箱、对抗攻防）有研究或实践经验；\n6. 发现过真实场景的安全问题，在工业界或学术会议上发表过研究成果者优先。\n\n在招业务\n千问办公\n职位描述\nAgent 正在成为连接大模型、企业知识与业务系统的核心载体。更强的自主决策、工具调用和跨系统执行能力，既为安全工作带来了新的可能，也产生了新的安全挑战。\n我们希望围绕 Model + Harness 建设 Agent-native 的安全能力，工作包含两个方向：\n● AI for Security：将大模型和 Agent 能力应用于安全场景，重塑安全运营与防护流程。\n● Security for AI：将安全能力内生到 Agent 的设计、开发和运行框架中，保障企业级 Agent 安全、可控地运行。\n你将参与的工作包括但不限于：\n1. 驱动 Agentic 攻防体系升级：将大模型能力嵌入威胁检测、异常识别、漏洞挖掘与自动响应场景，打造具备自学习、自适应能力的智能安全引擎；\n2. 构建 Agent 全生命周期防护体系：针对企业级 Agent 应用在多轮对话、工具调用、插件集成、多 Agent 协作等场景下的安全风险，建设覆盖需求定义、开发测试、部署运行、推理调用、行为审计等阶段的安全防护体系；重点防范 Prompt 注入与越权调用、工具链攻击与沙箱逃逸、上下文敏感数据泄露、Agent 行为失控与幻觉执行等新型威胁；\n3. 保障企业级 Agent 应用的数据与隐私安全：研究 Agent 在访问企业知识库、调用外部 API、处理多租户业务数据等场景下的数据安全风险，参与数据访问控制、敏感信息脱敏、跨系统数据流转审计等机制建设，防范企业核心数据通过 Agent 交互链路泄露或被滥用；\n4. 开发高效安全工具链：参与漏洞扫描、代码审计、配置检测、Agent 安全扫描、行为审计等能力平台建设，提升安全运营与 DevSecOps 体系的智能化和自动化水平；\n5. 建设 Agent 安全评测与反馈闭环：参与风险场景设计、测试集构造、自动化评测和效果分析，持续提升 Agent 安全能力的覆盖率、准确性与运行效率；\n6. 跟踪行业趋势并参与攻防实践：关注 AI 安全前沿发展，参与攻防演练、漏洞分析、原型验证与开源共建，推动 Agent 安全能力持续演进。\n职位要求\n1. 熟悉 Java、Golang、Python、C/C++ 等语言中的至少一种，有良好的编程习惯；\n2. 对算法、数据结构、操作系统、网络通信等计算机专业基础有较好的掌握和理解；\n3. 热爱安全攻防，对网络安全和 AI 安全均有一定了解，理解传统攻防手法与防御思路（如 Web 安全、网络协议安全、系统安全等），同时关注 Prompt 注入、越狱攻击、数据泄露等 AI 时代的新型安全风险；\n4. 对 AI/LLM 技术有浓厚兴趣，了解大模型、Agent、RAG 等相关技术概念，理解 Agent 系统的基本架构（工具调用、规划、记忆、多 Agent 协作等）；\n5. 学习能力强，对新事物抱有好奇心，有良好的沟通能力和团队协同能力，善于独立思考和反思总结。\n加分项\n1. 有 ACM、超算、CTF、安全攻防等编程或安全类竞赛获奖者优先；\n2. 有项目开发经验，参与过开源项目者优先；\n3. 熟悉云场景和相关中间件者优先；\n4. 有 LLM 应用开发、Agent / Multi-Agent 系统构建经验者优先，有将 Agent 技术应用于安全场景（如自动化威胁检测、智能告警研判、攻击溯源等）的实践经验更佳；\n5. 对应用层漏洞原理、代码审计、漏洞利用与防御方式有扎实基础，或在 AI 安全方向（如大模型红队测试、Agent 安全沙箱、对抗攻防）有研究或实践经验；\n6. 发现过真实场景的安全问题，在工业界或学术会议上发表过研究成果者优先。",
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