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27届-端侧AI安全算法工程师
- 评分
- 93
- 发布日期
- 9月1日 (2天前)
- 内推
- 暂无
- 公司规模
- 201-500
- 行业
- 人工智能
- 投递编号
- 968980c5-ddc5-4a97-810f-d0d4dc6b5708
岗位描述
【岗位描述】
- 在团队和导师指导下,参与公司大模型与终端 Agent 的安全能力建设,推动安全产品的落地上线;
- 参与构建端侧内容安全、越狱与提示注入防护体系,快速响应线上安全风险与红线问题;
- 参与安全沙箱内实现端侧模型的可信执行、防窃取与防篡改,设计端云协同安全方案;
- 研究面向端侧的轻量化安全对齐(蒸馏 / 小模型安全性保持、端侧 RLHF/DPO),在功耗、时延、内存约束下兼顾安全与体验;
- 探索 Agent 与多模态场景下的新型安全风险,沉淀为方法论、评测基准与对外论文 / 专利。
【任职资格】
- 硕士及以上学历,计算机/人工智能/网络安全等相关专业;
- 以第一作者发表过 CCF-A 类会议或期刊论文(≥3 篇)——如 S&P、CCS、USENIX Security、NeurIPS、ICML、CVPR、AAAI、ACL 等;
- 扎实的机器学习 / 深度学习功底,熟悉大模型训练与推理全流程;能写生产级代码,有工程落地或产品化经验;
- 熟练 Python + PyTorch,熟悉模型压缩(量化 / 剪枝 / 蒸馏)或至少一种端侧推理框架(llama.cpp / MNN / MLC-LLM / ExecuTorch等);
- 在安全对齐、对抗机器学习、端侧系统安全(TEE / 沙箱)、隐私计算中至少精通一个方向;
- 能深入钻研前沿问题,也能推动方案在业务中快速落地。
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