阿里巴巴集团安全部-数据安全技术运营-杭州

1. AI数据资产体系建设：负责核心AI数据资产体系，结合业务需求与数据算法能力，主导大数据的处理、解析、分析、挖掘、研发及优化工作。 2. 合成数据与数据多样性：主导结合场景的合成数据多样性生产： 探索基于 AI 模型的合成数据技术，主动解决特定领域（如逻辑推理、长尾语种）的数据稀缺问题。 3. 基于数据语义化，利用大模型做资产库的AI native 的自动生产。 4. 数据驱动的生产闭环：基于评测/资产结论，将其转化为工程层面的“数据增强策略”。通过反馈快速构建数据生产流程形成数据供给的闭环。 5. 持续跟踪及探索Data + AI方向的行业进展（如Data Agent、AIOps、湖仓一体智能优化等），主动开展技术预研与原型验证，推动先进技术在公司中的适配与规模化应用。

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。

我们要寻找一位对数据安全和人工智能充满热情的大模型应用算法工程师加入我们的团队。在这里，你将加入一个充满热情的技术团队，参与构建智能化的数据安全防护体系，利用前沿的机器学习与数据挖掘技术，探索大模型在数据安全领域的深度应用。 具体职责包括但不限于： ● 大模型微调与实战 参与开源大模型的后训练（SFT、RL）与效果调优；针对具体的数据安全场景（如敏感词识别、API 风险检测），优化模型推理效果与性能。 ● 数据处理与工程化 参与高质量训练数据集的构建，编写自动化脚本进行数据清洗、增强与合成（Synthetic Data）；协助解决模型部署中的工程问题，提升服务稳定性。 ● 算法落地与迭代 利用 NLP 技术（如 NER 实体识别、文本分类）解决实际业务中的隐私保护问题；持续跟踪测试最新的 RAG、Agent 技术，并在业务中尝试落地。 ● 前沿技术复现 跟踪学界/业界在 LLM 与安全结合领域的最新论文与技术报告，快速复现并验证其在内部场景的有效性。

我们要寻找一位对数据安全和人工智能充满热情的大模型应用算法工程师加入我们的团队。在这里，你将加入一个充满热情的技术团队，参与构建智能化的数据安全防护体系，利用前沿的机器学习与数据挖掘技术，探索大模型在数据安全领域的深度应用。 具体职责包括但不限于： ● 大模型微调与实战 参与开源大模型的后训练（SFT、RL）与效果调优；针对具体的数据安全场景（如敏感词识别、API 风险检测），优化模型推理效果与性能。 ● 数据处理与工程化 参与高质量训练数据集的构建，编写自动化脚本进行数据清洗、增强与合成（Synthetic Data）；协助解决模型部署中的工程问题，提升服务稳定性。 ● 算法落地与迭代 利用 NLP 技术（如 NER 实体识别、文本分类）解决实际业务中的隐私保护问题；持续跟踪测试最新的 RAG、Agent 技术，并在业务中尝试落地。 ● 前沿技术复现 跟踪学界/业界在 LLM 与安全结合领域的最新论文与技术报告，快速复现并验证其在内部场景的有效性。