腾讯数据安全应用工程师
任职要求
1.3年以上安全防守团队经验，熟悉漏洞反入侵等数据安全防守场景； 2.有ai赋能安全的落地经验，引入ai提升安全防守的效率和质量，并持续关注行业技术发展、快速引入试错，不坐井观天；…
工作职责
1.安全风险收敛流程建设：结合业务实际风险，理解业务特性，制定收敛目标和roadmap，建立评估-收敛-评测落地方案，沉淀形成最佳实践； 2.安全风险收敛能力建设：参与安全架构设计实现，建设黑白盒例行扫描能力，联合业务开发风险止损和修复工具，有效收敛安全风险； 3.技术竞争力建设：打造定制化业务特性的安全解决方案和能力，横向比较有技术竞争力。
1、参与风险数据AI native基础设施建设。 参与tools、记忆、知识、skills、subAgent和Agent整体AI native基础设施的构建。 满足风险数据生成和分析的AI native化。打造高性价比、高可用、先进性的阿里安全数据基座。 2、负责 AI Coding 后端服务的设计、开发与高可用部署，应对亿级数据处理、毫秒级响应、强一致性与数据安全等复杂技术难题，保障大规模线上服务的可靠运行。支撑data+AI 的AI智能能力。 3、引领技术创新与工程效能提升，主动追踪 AI 工程化、向量计算、实时数仓、智能调度等前沿技术趋势，推动先进技术在业务场景中的高效落地。
1. 利用数据安全技术分析识别重要数据资产，对数据安全保护措施的有效性进行检测和审计； 2. 根据内外部管理要求，建立并优化数据安全监测体系，对数据安全风险行为进行监控与识别； 3. 根据不同的数据资产形态，设计、选择合适的日志方案，推动日志质量及覆盖范围的提升； 4. 学习并掌握数据安全风险预警及处置机制，参与数据安全异常事件的排查及处置工作，并在指导下提出改进措施。
推进企业数据分类分级工作，建立数据资产台账，基于分级结果落地差异化数据安全策略。 负责 API 数据安全治理体系建设，统筹接口安全管控、敏感数据防护、签名验签机制落地与风险治理。 建设数据安全审计日志体系，实现日志采集、分析与异常行为监测，支撑安全溯源与合规审计。 推动业务与研发团队推动安全规范落地，处置数据安全风险事件，满足法律法规与监管合规要求。
1.负责搭建酒旅数据安全体系，基于角色和应用场景制定统一的密级标准和申请流程。 2.负责酒旅数据安全工作的落地运营，推动形成自动化检测能力，确保数据流通的安全和效率。 3.负责酒旅数据产品的运营推广，配合产品同学组织宣发、培训、知识沉淀。 4.负责收集业务内部BI工具使用问题，对接平台团队优化解决。