小米AI安全合规实习生

负责公司的安全攻防能力建设，以下方向任选其一。 【Web应用安全方向】 1.负责公司应用安全生命周期的安全建设落地和运营； 2.负责公司黑盒扫描平台规则运营和优化； 3.负责公司白盒代码扫描平台的运营和优化； 4.负责跟踪业界安全攻防动态，追踪最新安全漏洞，进行研究分析。 【安全运营方向】 1.负责美团各类安全告警的运营及事件应急、排查，跟进相关风险修复； 2.负责美团安全攻防能力建设，包括日志/漏洞/后门分析，安全检测策略和模型的开发设计等； 3.负责美团资产域内各类型安全漏洞的修复推动及相关平台、数据能力建设； 4.负责前沿安全技术研究，并通过攻防演练等方式进行风险评估及提供防御建议。 【Windows/macOS安全方向】 1.参与Windows/macOS办公网安全客户端软件的架构设计、研发、性能优化等工作； 2.针对Windows/macOS系统及重要软件开展漏洞挖掘与攻防技术研究工作； 3.将安全研究成果转化到办公网安全产品中，保障公司主机及数据安全。 【移动安全方向】 负责移动端各平台（Android/iOS/小程序/H5等）攻防体系建设，内容涵盖移动端安全组件开发、设备风险识别、程序分析、漏洞及隐私合规检测等领域。 【云原生安全方向】 1.云原生安全研究，跟进业界云原生安全的最新研究成果，包括kubernetes、docker、linux系统等的安全攻防研究，并能够基于最新研究成果进行创新； 2.云原生安全研发，将研究成果转化落地，形成安全产品或能给业务方提供技术支持，保障云基础设施安全可靠运行。 【系统安全方向】 1.负责程序自动化漏洞挖掘能力的研究和能力建设； 2.负责程序行为分析技术的研究和能力建设； 3.负责美团内部业务漏洞挖掘、漏洞分析和漏洞利用，并进行能力沉淀； 4.负责AI和系统安全结合方向的研究，并将研究成果落地，解决实际业务问题。 【数据安全方向】 1.负责面向公司内及生态的数据安全技术体系建设和设计，包括不限于数据资产地图、UEBA、SIEM、API安全、数据加密、EDR、零信任等； 2.负责跨部门、跨公司推进数据安全技术方案及相关工具的落地及运营； 3.推进数据安全风险量化体系、响应机制及风险处理绩效考核。

Bravo 102是由阿里国际技术全团队共同发起的全球顶尖技术人才孵化计划，打破传统人才选拔及培养框架，为有志于走向AI未来的技术新锐们，提供“你行你上+我要我来”的双向奔赴式的实习机会选择。 在这里，“我”将不被岗位定义，以能力选择业务战场，与全球顶尖团队并肩作战，沉浸式体验全球多元化业务战场与亿级流量高并发系统。 加入我们，成为AIDC首批102位Bravo Talent，一起掌舵AI，为我们的未来Bravo！ 关于我们： 阿里巴巴国际技术专注于提供卓越的数字零售技术服务，以支持阿里巴巴旗下多个国际化电商平台。我们致力于将最前沿的人工智能技术与国际化电商业务问题深度结合，为全球消费者打造更方便快捷更智能化的购物体验，同时帮助广大商家实现更高效的经营。 我们的技术领域覆盖搜索推荐广告技术、用增技术、供应链技术、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、大模型技术、风控、金融服务等诸多方向，实习生有机会参与多算法团队轮岗，深度参与前瞻性技术攻坚，探索兴趣赛道并锚定职业发展方向； 欢迎加入我们一起打造最先进的数字化及人工智能技术以驱动全球电商业务发展。 以下工作内容你均有可能参与： 1、参与并负责搜索、推荐算法研发，提升全球30+种语言的搜索精准性和国家差异化个性化推荐体验。 2、参与并负责广告算法研发，提升全域流量广告流量变现效率，通过竞价及投放优化、素材生成等提升商家投放效率。 3、参与并负责用增算法的研发，提升电商获客效率，建设优化个性化外投广告、个性化触达消息、个性化权益补贴等算法能力。 4、参与并负责供应链算法和定价算法的研发，优化库存周转和订单履约的效率和损益，提升销量预测、时效预测和定价算法的准确性，进而实现零售经营的降本增效。 5、参与研发生成式 AI、AI Agent 等前沿技术，推动生成式AI在国际电商领域的创新应用。 6、参与风控算法的研发，理解和识别跨国别差异化的商品合规、账户安全、交易安全和反欺诈、营销反作弊等多个领域的潜在风险，并持续优化，维护平台的健康生态。

研究领域： 隐私计算 项目简介： 在蚂蚁国际的各种在线业及离线务中，由于各国之间的法律法规差异、监管合规要求以及合作机构的意愿，国际业务数据常常面临区域间、机构间隔离的挑战，形成数据孤岛。外部合作机构/商户的数据不能出境、不愿出域。合作商户对数据保护意识强，撬动难度大。 为解决这些问题，我们希望在保证数据隐私的前提下，利用隐私计算MPC（Secure Multi-Party Computation）技术，进行联合计算和分析，确保数据在计算过程中不被泄露，实现跨区域、跨机构的数据协同。 1.负责密码学前沿技术跟踪和创新预研，进行隐私计算高性能、高精度、通用化方面的的基础研究； 2.负责将隐私计算技术应用于现实问题，面向场景优化的密码算法和系统； 3.跟踪、探索隐私计算方向前沿技术，并适时进行技术分享、专利申请和学术文章发表。 4.通过行业深度洞察以及前膽性思考，探索前沿技术、预研新场景，引导行业标准制定以及打造全球领先的行业品牌心智。

1、用户需求洞察 设计科学的需求洞察路径，深度调研企业员工日常工作场景，挖掘效率瓶颈与体验优化点，转化为可落地的AI产品功能。 2、产品设计与规划 负责企业级AI效率产品的全生命周期管理，围绕员工生产力提升及工作体验优化，设计AI产品核心能力（如智能助手、自动化流程、知识管理、数据分析等）。 3. 产品实施落地 联动技术、算法、设计团队，推动AI产品功能落地，确保最终实施与产品目标对齐。 4. 数据驱动优化 建立产品效果评估体系，持续优化AI产品能力。关注AI伦理与数据安全，设计合规机制保障企业信息隐私。 5. 行业前瞻性调研 跟踪AI领域技术突破，探索其在企业效率场景的创新应用。