理想汽车智能安全工程师实习生
任职要求
1. 熟练掌握Python等常用编程语言，了解机器学习基本概念和常用算法； 2. 熟悉至少一种机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），具备模型调参经验者优先； …
工作职责
1. 基于AI相关项目及课题，推进在全车型的应用落地； 2. 按照既定的技术路线和开发计划，执行具体的应用实施工作； 3. 协助完成不同车型匹配应用，Ai工具链产品等开发； 4. 整理和维护各车型应用过程中的技术文档； 5. 跟踪记录应用效果，形成标准化的应用报告。
1、作为团队核心技术骨干，聚焦公司内部AI使用全场景安全治理工作，落地三方模型、AI Agent、办公AI等场景的安全管控方案，搭建配套安全技术能力，排查并修复各类AI使用安全风险，支撑业务AI创新合规落地； 2、落地公司AI使用安全治理方案，负责三方模型、AI Agent场景的日常安全管控与风险治理； 3、参与建设AI场景下的数据脱敏、风险检测、行为审计、预警拦截等安全技术能力； 4、开展内部AI产品、三方模型接入的安全评估、合规巡检及风险闭环整改工作； 5、跟踪AI安全前沿攻防技术，研究大模型与智能体防护方案，赋能团队风控能力迭代。
1、 负责紧跟监管政策、行业标准、技术发展，制定、审核与更新人工智能安全规范，结合业务实际持续优化。 2、 参与公司AI安全建设项目，围绕模型安全、智能体安全等，协同项目组开展AI全生命周期安全管控流程、工具配套机制建设。 3、围绕人工智能业务场景开展安全风险评估，协同相关团队制定安全治理解决方案，并面向全集团成员公司推广应用。
1. 能力建设：围绕支付宝业务漏洞挖掘与修复、系统安全韧性体系建设等安全攻防任务，面向海量用户业务场景建设可扩展的智能化安全平台能力，支撑支付宝AI4SDL体系智能化能力升级； 2. 安全评测：参与构建AI产品、智能体安全评测体系，支撑支付宝AI业务安全风险评测、安全对齐优化。
我们正在打造一支 AI Native SDL团队，重新定义 AI 时代的软件安全开发生命周期。AI 不仅是我们保护的对象，更是我们工作的核心方式。我们相信安全流程正在从依赖规则、人工经验，演进为由 AI 驱动的智能工程。 * 设计并建设 AI Native SDL 体系，保障 AI 应用、Agent、MCP 等新型业务形态从设计、开发到运行阶段的安全。 * 负责 AI 应用安全架构设计，建立覆盖研发全生命周期的安全能力。 * 构建 Agent 身份认证、权限控制、工具调用、数据访问及运行时安全防护体系。 * 构建覆盖 Prompt Injection、Tool Abuse、模型滥用、越权访问、数据泄露等 AI 风险的纵深防御能力。 * 推动 AI 安全能力平台化、产品化，为研发提供统一、安全、易用的基础能力。