阿里巴巴集团安全部-网络安全大模型算法专家-北京/杭州
任职要求
1. 计算机、信息安全、人工智能或相关专业硕士及以上学历； 2. 具备扎实的大模型基础知识和训练经验，熟悉大模型的模型架构和改进方案，熟悉预训练、SFT、GRPO、PPO、Agentic RL 等主流训练范式，并有实际项目或研究经历； 3. 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； 4. 动手能力强，熟练掌握基于 DeepSpeed/Megatron 的各种训练框架变体，具备大规模LLM训练调优能力； 5. 在AI或网络安全方向有科研产出，以主要作者身份在 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、IEEE S&P、USENIX Security、CCS、NDSS 等顶会发表过论文者优先。 加分项： 1. 熟悉…
工作职责
1. 参与面向网络安全领域的垂直大模型基座建设，同时为Qwen基座建设网络安全能力，包括数据Scaling、模型优化、训练策略制定与性能优化； 2. 负责高质量安全数据的构建，涵盖代码漏洞检测与修复、程序逆向与分析、安全领域工具（包括但不限于Fuzz、反编译、漏扫等）等多样化安全数据的加工处理和合成优化； 3. 开展大模型全流程训练工作，包括预训练、SFT、GRPO及安全工具结合的Agentic RL； 4. 针对经典且依赖安全专家经验的的安全任务（如渗透测试、二进制代码分析、红蓝对抗策略生成、项目级代码漏洞发现与修复等）优化模型能力，提升其在真实攻防场景中的模型性能与鲁棒性； 5. 探索大模型在代码安全、漏洞挖掘、逆向工程等方向的应用，并推动技术成果落地与学术发表。
1. 参与面向网络安全领域的垂直大模型基座建设，包括模型架构优化、训练策略制定与性能优化； 2. 负责高质量安全数据的构建，涵盖代码漏洞检测与修复、程序逆向与分析、安全领域工具（包括但不限于Fuzz、反编译、漏扫等）等多样化安全数据的加工处理和合成优化； 3. 开展大模型全流程训练工作，包括预训练、SFT、GRPO及安全工具结合的Agentic RL； 4. 针对经典且依赖安全专家经验的的安全任务（如渗透测试、二进制代码分析、红蓝对抗策略生成、项目级代码漏洞发现与修复等）优化模型能力，提升其在真实攻防场景中的模型性能与鲁棒性； 5. 探索大模型在代码安全、漏洞挖掘、逆向工程等方向的应用，并推动技术成果落地与学术发表。
1、定义网络安全基座模型的知识体系和评测体系 2、建立网络安全基座模型的知识迭代飞轮，从多种知识来源收集沉淀网络安全领域知识，与算法同学合作为网络安全基座模型提供高质量领域知识与数据 3、针对网络安全基座模型在评测中的问题进行归因分析，识别网络安全基座模型的短板
工作内容： 1.负责RASP能力的规划及设计、样板间上线及运营，包括RASP能力方案设计、技术选型、功能实现原型、规则维护与优化、样板间运营等； 2.负责部分木马分析、运行时漏洞分析与挖掘，配合各团队完成安全加固工作；
1. 参与面向网络安全领域的垂直大模型交付工作，包括基于大模型做流程设计、agent优化和模型安全能力提升； 2. 负责对接阿里内部各个业务线的网络安全需求，包括情报安全、流量安全、数据安全等不同场景，构建高质量业务数据，优化交付流程； 3. 开展大模型全流程训练工作，包括预训练、CPT、SFT、GRPO及安全工具结合的Agentic RL； 4. 针对经典且依赖安全专家经验的的安全任务（如漏洞检测、流量情报分析、代码生成等）优化模型能力，提升其在真实攻防场景中的模型性能与鲁棒性； 5. 探索大模型在代码安全、漏洞挖掘、逆向工程等方向的应用，并推动技术成果落地与学术发表。