主分类：大模型与生成式算法研发
辅助：Agent系统开发（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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"responsibilities": "1.负责安全大模型（LLM）和智能体的整体设计与开发，推动其在入侵检测（IDC）场景中的实际应用落地。\n2.面向安全垂直领域，构建安全知识体系，并将高质量的领域知识转化为大模型的有效训练数据，提升其在业务场景中的理解与推理能力。\n3.深入研究AI技术，探索大模型在安全领域的应用开发与性能优化，包括但不限于威胁检测、流量分析、异常行为识别和数据隐私保护等场景。\n4.针对依赖安全专家经验的复杂任务（如告警运营、渗透测试、漏洞挖掘等），优化大模型能力，提升模型在真实攻防场景中的性能和鲁棒性，形成可复用的知识体系与最佳实践。\n5.负责安全数据湖（Security Data Lake）的整体架构设计，与威胁检测场景紧密协作，将数据湖能力深度整合进威胁检测、自动化响应（SOAR）及威胁狩猎流程中。\n6.与业界、学术界保持紧密合作，参与安全领域的技术交流与研究，推动大模型技术在安全领域的创新与发展。",
"requirements_text": "1.计算机、人工智能或信息安全相关专业背景，硕士及以上学历，在安全领域（主机安全、网络安全、流量安全、风控等）有实际业务经验者优先。\n2.熟悉模型训练、优化与部署流程，具备安全模型训练的实际项目经验。\n3.熟悉AI Agent开发与智能交互设计，具备多智能体协作落地经验。\n4.熟练掌握 Kafka、Spark、Flink 等流式处理技术，性能调优及大规模数据检索优化，具备 PB 级数据处理实战经验。\n5.拥有网络安全领域知识基础，了解常见攻击手法、防御机制、日志分析或漏洞原理。\n6.具备较强的结构化思维能力，能够洞察业务痛点并设计切实可行的解决方案。\n7.责任心强，具备优秀的沟通与协调能力，能够推动跨团队的高效协作。",
"skills": [AI生成
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"fulltext": "安全大模型技术专家\n安全大模型技术专家\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：核心本地商业-基础研发平台\n职位类别：技术类\n职位族群：运维\n更新时间：2026-04-30\n\n岗位职责\n1.负责安全大模型（LLM）和智能体的整体设计与开发，推动其在入侵检测（IDC）场景中的实际应用落地。\n2.面向安全垂直领域，构建安全知识体系，并将高质量的领域知识转化为大模型的有效训练数据，提升其在业务场景中的理解与推理能力。\n3.深入研究AI技术，探索大模型在安全领域的应用开发与性能优化，包括但不限于威胁检测、流量分析、异常行为识别和数据隐私保护等场景。\n4.针对依赖安全专家经验的复杂任务（如告警运营、渗透测试、漏洞挖掘等），优化大模型能力，提升模型在真实攻防场景中的性能和鲁棒性，形成可复用的知识体系与最佳实践。\n5.负责安全数据湖（Security Data Lake）的整体架构设计，与威胁检测场景紧密协作，将数据湖能力深度整合进威胁检测、自动化响应（SOAR）及威胁狩猎流程中。\n6.与业界、学术界保持紧密合作，参与安全领域的技术交流与研究，推动大模型技术在安全领域的创新与发展。\n\n岗位基本要求\n1.计算机、人工智能或信息安全相关专业背景，硕士及以上学历，在安全领域（主机安全、网络安全、流量安全、风控等）有实际业务经验者优先。\n2.熟悉模型训练、优化与部署流程，具备安全模型训练的实际项目经验。\n3.熟悉AI Agent开发与智能交互设计，具备多智能体协作落地经验。\n4.熟练掌握 Kafka、Spark、Flink 等流式处理技术，性能调优及大规模数据检索优化，具备 PB 级数据处理实战经验。\n5.拥有网络安全领域知识基础，了解常见攻击手法、防御机制、日志分析或漏洞原理。\n6.具备较强的结构化思维能力，能够洞察业务痛点并设计切实可行的解决方案。\n7.责任心强，具备优秀的沟通与协调能力，能够推动跨团队的高效协作。\n\n岗位亮点\n1.深度参与核心AI安全技术的开发，定义并创新入侵检测场景中的AI驱动解决方案。\n2.全栈能力锻炼，涉及大模型优化、安全数据湖建设、AI Agent开发等多领域，全面提升技术与业务能力。\n3.面对高复杂度的安全场景，推动模型能力、数据资产与运营效率的持续优化，极具挑战性与成就感。\n1.负责安全大模型（LLM）和智能体的整体设计与开发，推动其在入侵检测（IDC）场景中的实际应用落地。\n2.面向安全垂直领域，构建安全知识体系，并将高质量的领域知识转化为大模型的有效训练数据，提升其在业务场景中的理解与推理能力。\n3.深入研究AI技术，探索大模型在安全领域的应用开发与性能优化，包括但不限于威胁检测、流量分析、异常行为识别和数据隐私保护等场景。\n4.针对依赖安全专家经验的复杂任务（如告警运营、渗透测试、漏洞挖掘等），优化大模型能力，提升模型在真实攻防场景中的性能和鲁棒性，形成可复用的知识体系与最佳实践。\n5.负责安全数据湖（Security Data Lake）的整体架构设计，与威胁检测场景紧密协作，将数据湖能力深度整合进威胁检测、自动化响应（SOAR）及威胁狩猎流程中。\n6.与业界、学术界保持紧密合作，参与安全领域的技术交流与研究，推动大模型技术在安全领域的创新与发展。\n1.计算机、人工智能或信息安全相关专业背景，硕士及以上学历，在安全领域（主机安全、网络安全、流量安全、风控等）有实际业务经验者优先。\n2.熟悉模型训练、优化与部署流程，具备安全模型训练的实际项目经验。\n3.熟悉AI Agent开发与智能交互设计，具备多智能体协作落地经验。\n4.熟练掌握 Kafka、Spark、Flink 等流式处理技术，性能调优及大规模数据检索优化，具备 PB 级数据处理实战经验。\n5.拥有网络安全领域知识基础，了解常见攻击手法、防御机制、日志分析或漏洞原理。\n6.具备较强的结构化思维能力，能够洞察业务痛点并设计切实可行的解决方案。\n7.责任心强，具备优秀的沟通与协调能力，能够推动跨团队的高效协作。",
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