TCLSEC-Android系统工程师 （性能/稳定性）

Execute sophisticated adversary emulation campaigns that mirror real-world threat actors. You'll be the attacker that helps make our defenses stronger. Core Responsibilities ● Plan and execute full-spectrum red team operations using MITRE ATT&CK® & ATLAS frameworks ● Simulate advanced persistent threats across web, mobile, cloud, and enterprise environments ● Bypass cutting-edge security controls (EDR, NDR, WAFs, SIEM/SOAR) to test real-world resilience ● Develop custom exploits and tools in Python, Go, C#, PowerShell, or Rust ● Collaborate with Blue Teams in Purple Team exercises to enhance detection capabilities ● Research emerging threats targeting e-commerce platforms ● Deliver actionable findings to technical teams and executives Attack Domains ● Web & API: Business logic flaws, SSRF, OAuth/JWT attacks, injection vulnerabilities, OWASP top 10. ● Mobile: iOS/Android: reverse engineering, OWASP MASTG ● Cloud & AD: Multi-cloud attacks (AWS, GCP, Azure), Kerberoasting, DCSync, Golden Ticket attacks ● Emerging Tech: AI/ML systems, serverless, containers, identity frameworks

主导SHEIN在全球业务中的应用安全建设，特别是在AI与传统应用安全融合的前沿阵地。 1、进化安全开发生命周期 (SDL) 你将负责SDL流程的持续优化与落地，并前瞻性地将AI安全（AI-Sec）标准融入其中，确保从传统应用到AI模型的每一个环节都具备原生的安全基因。 2、构建“智能驱动”的自动化安全防御体系 (DevSecOps) 你将设计和推动DevSecOps工具平台的建设，不仅要将SAST、DAST、IAST等工具深度集成至CI/CD，更要探索利用AI技术提升漏洞发现的精准度和效率，打造下一代自动化安全闭环。 3、开拓AI应用安全的蓝海 负责公司各类AI/ML应用（如AIGC、推荐系统、大语言模型应用）的安全评估与加固，研究并防御针对AI模型的特有攻击（如提示词注入、数据投毒、模型窃取等），制定并推行SHEIN的AI安全开发规范。 4、成为研发团队的“安全领航员” 与SHEIN全球的顶尖研发团队（包括算法和工程团队）紧密协作，作为他们最信赖的安全专家，提供从传统应用到AI应用的全方位安全指导，提升整个技术团队的安全认知和实战水平。

1.负责有效传递公司战略、财务表现以及行业竞争优势，定期组织业绩发布会、路演和一对一投资者会议，负责有效锁定并优化股东结构，与投资者构建长期信任关系，提升公司在资本市场的透明度与吸引力； 2.负责撰写中英文版的年报、季报、投资者演示材料以及新闻稿，保证内容符合监管要求且具有说服力； 3.负责监测并分析同行与市场动态，预判投资者的关切之处，为管理层提供应对策略方面的建议； 4.负责在行业政策发生变化、市场出现波动或者舆情事件发生时迅速制定并执行沟通方案，有效开展危机管理，确保所有披露的信息都符合SEC、港交所等上市地的监管要求； 5.负责拓展与券商、投行以及评级机构的关系，推动深度覆盖与研究推荐。

​​1. 用户增长策略与执行​​ ​​增长模型搭建​​：设计用户全生命周期运营体系，涵盖拉新（SEO/SEM、社交媒体裂变）、激活（新手引导）、留存（社区互动、个性化推荐）及付费转化（订阅、高级功能解锁）。 ​​渠道创新​​：探索金融垂直领域增长渠道（如财经媒体合作、KOL/KOC内容营销、跨境流量获取），优化投放ROI，建立渠道效果监控体系。 ​​裂变活动设计​​：策划金融知识竞赛、模拟交易大赛等裂变活动，利用用户社交关系链扩大品牌影响力。 ​​2. 数据分析与产品优化​​ ​​数据驱动决策​​：搭建用户行为分析系统（如A/B测试、漏斗分析），监控DAU/MAU、ARPU、LTV等核心指标，定位增长瓶颈并制定优化方案。 ​​用户体验提升​​：结合用户调研及行为数据，优化产品功能（如实时行情推送、技术指标工具）、界面交互及移动端响应速度。 ​​竞品与市场洞察​​：分析TradingView及同类平台（如MetaTrader、TrendSpider）的动态，提炼差异化运营策略。 ​​3. 金融合规与风险管理​​ ​​合规运营​​：确保用户增长策略符合金融监管要求（如数据隐私、投资者适当性管理），规避法律风险。 ​​用户信任建设​​：通过透明化运营（如投资策略回测数据公开）、用户教育内容及安全保障措施（如SSL加密、资金托管）提升平台可信度。