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智能互联集团安全部-Agent算法工程师-北京

社招全职2年以上技术类-算法地点:北京状态:招聘

任职要求


1. 计算机、信息安全、人工智能或相关专业硕士及以上学历;
2. 具备扎实的大模型基础知识和训练经验,熟悉大模型的模型架构和改进方案,熟悉预训练、SFT、GRPO、PPO、Agentic RL 等主流训练范式,并有实际项目或研究经历;
3. 拥有网络安全领域知识基础,了解常见攻击手法、防御机制、日志分析或漏洞原理;
4. 动手能力强,熟练掌握基于 DeepSpeed/Megatron 的各种训练框架变体,具备大规模LLM训练调优能力;
5.…
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工作职责


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。
包括英文材料
学历+
大模型+
SFT+
DeepSpeed+
Megatron+
还有更多 •••
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社招5年以上技术类-算法

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。

更新于 2026-04-07北京|杭州
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社招3年以上

1. 对移动端设备上的漏洞挖掘与利用等安全攻防技术进行研究,开展安卓、iOS、鸿蒙等任一系统上安全攻防技术的前沿探索与落地应用; 2. 研究范围涵盖了安卓、iOS、鸿蒙等移动端系统上从 系统层 到 应用层 的漏洞挖掘与安全攻防技术; 3. 在研究安全攻防技术的同时,兼顾AI智能化漏洞挖掘与利用相关工具/平台/系统的研究与开发。

更新于 2026-04-07北京|杭州
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校招蚂蚁星计划 -

我们是大安全基础安全部,负责守护蚂蚁集团数据安全,并对抗内外部网络威胁。我们专注于企业核心数据资产保护与安全治理,保护用户及商家的数据安全。在数据全生命周期防护、防勒索、攻防演练、资产认知、威胁情报等领域具有深厚积累,致力于构建自主可控的数据安全防护与治理体系。 我们在基础安全领域站在行业前沿,一直引领行业能力标准与最佳实践经验,利用大数据、AI技术持续变革和创新安全运营体系。团队里有顶尖的攻防、算法与平台技术大拿。加入我们,与我们共同定义AI时代的新一代数据安全防护体系。 作为大模型数据安全领域的奠基者,从理论到实践打造下一代AI安全标准,引领行业发展方向,具体包括: 1. 突破传统安全边界,构建跨模态、多Agent交互环境下的全新安全模型,前瞻性定义AI系统安全的关键指标与评估体系; 2. 构建Agent时代的数据治理框架,确保从训练到推理全生命周期的数据合规与安全,构建AI应用可信环境; 3. 对抗安全与鲁棒性强化,研究大模型在不同模态下的安全对齐技术,解决幻觉、越权与越界行为等核心挑战,提升模型在复杂攻击下的稳定性。

北京
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实习蚂蚁星- Pla

我们是大安全基础安全部,负责守护蚂蚁集团数据安全,并对抗内外部网络威胁。我们专注于企业核心数据资产保护与安全治理,保护用户及商家的数据安全。在数据全生命周期防护、防勒索、攻防演练、资产认知、威胁情报等领域具有深厚积累,致力于构建自主可控的数据安全防护与治理体系。 我们在基础安全领域站在行业前沿,一直引领行业能力标准与最佳实践经验,利用大数据、AI技术持续变革和创新安全运营体系。团队里有顶尖的攻防、算法与平台技术大拿。加入我们,与我们共同定义AI时代的新一代数据安全防护体系。 作为大模型数据安全领域的奠基者,从理论到实践打造下一代AI安全标准,引领行业发展方向,具体包括: 1. 突破传统安全边界,构建跨模态、多Agent交互环境下的全新安全模型,前瞻性定义AI系统安全的关键指标与评估体系; 2. 构建Agent时代的数据治理框架,确保从训练到推理全生命周期的数据合规与安全,构建AI应用可信环境; 3. 对抗安全与鲁棒性强化,研究大模型在不同模态下的安全对齐技术,解决幻觉、越权与越界行为等核心挑战,提升模型在复杂攻击下的稳定性。

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