阿里巴巴集团安全部-全模态大模型应用算法专家-杭州

负责直播及视频场景下的内容安全算法研发与前沿技术落地，聚焦实时互动流中的风险识别、圈流决策、攻防对抗与LLM/VLLM/Omni大模型审核定性。 核心工作包括： 围绕直播间多主体行为序列（主播口播、观众互动、水军协同等），设计并优化风险识别模型与策略体系，实现从"单条内容审核"到"整场行为理解"的能力跃迁； 构建圈流-识别-审核三阶段决策引擎，在召回率≥95%的约束下持续降低误报率，实现审核链路的大模型自动化完结，平衡审核成本与安全效果； 设计自进化闭环系统，通过agentic/skill技术链路实现规则挖掘、识别点自动迭代与OOD鲁棒策略，应对攻击者持续变换话术/脚本的对抗环境； 参与内容安全大模型在直播/视频场景的落地，探索大小模型协同（线上小模型推理+大规模LLM训练/蒸馏/RL）的工业化路径。

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；