阿里巴巴集团安全部-AIGC音频内容安全算法专家-杭州
任职要求
1. 计算机、信号处理、人工智能、声学等相关专业硕士及以上学历，2年以上算法研发经验，有内容安全、音视频风控或 AIGC 音频生成/检测领域背景者优先。 2. 精通 Python/C++ 中至少一门语言，具备扎实的数据结构与算法基础，熟悉深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow），有大规模音频数据处理与训练经验者优先。 3. 深入理解音频处理前沿技术，熟练掌握 ASR、声纹识别（Speaker Verification）、音频事件检测（AED）及语音合成检测原理；对 Transformer、Conformer、WavLM、Whisper、qwen-tts、qwen-ASR 等主流音频…
工作职责
1. 负责 AIGC 音频内容安全核心能力的模型研发与迭代，聚焦于生成式语音（TTS/VC）、声纹识别及音频语义合规审查，构建全链路音频风控体系。 2. 构建并优化音频安全大模型能力，结合 ASR（自动语音识别）、SER（说话人情感识别）及 Audio LLM 技术，提升模型对变声、拼接、对抗攻击等新型风险的泛化性与鲁棒性。 3. 端侧音频安全能力建设：针对移动端及 IoT 场景，开展音频模型的轻量化与性能优化（量化、剪枝、蒸馏），实现低时延、低功耗的实时流式音频风险拦截，满足弱网环境下的端云协同推理需求。 4. 数据与评测体系：建设 AIGC 音频风险本体库，涵盖各类合成语音数据集、对抗样本及难例挖掘；搭建自动化离线评测链路平衡召回率、误杀率与推理成本，建立行业领先的音频安全基准。
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。
岗位面向行为风控这一高度复杂且动态对抗的业务场景，支持反爬、作弊、欺诈、账号安全、恶意行为等核心风控业务，聚焦大模型强化学习与Agent等核心技术，构建下一代智能风控基座和行业权威的行为域基模解决方案。 1、面向行为域的结构化/序列化/图表化数据体系，构建面向结构化数据的后训练和评测方案，产出行为特色的“世界模型”； 2、围绕行为风控的复杂任务，设计并迭代强化学习方案，包括但不限于：Reward System、RL、复杂决策、自我博弈等方向，构建全链路情报分析与风险决策能力； 3、面向行为分析、识别、挖掘、链路还原、路径推演等场景，设计可规模化扩展的Agent训练环境和迭代方案；
1、探索知识和评测驱动的模型自主训练闭环链路，实现大模型训练自进化框架 2、基于业务需求，利用自主训练闭环链路训练安全基础模型，保持通用能力不降的前提下提升业务效果 3、与工程团队合作搭建Agentic环境，负责Agent相关训练和评测 4、研究安全场景的知识和评测问题，发表论文、专利、开源评测集等成果