AI安全工程师（Agent/漏洞检测）

简介：
此职位隶属于AI安全方向核心团队，构建基于多智能体协作的 AI 驱动代码安全检测引擎，实现"提交即审计"（audit-on-commit）；设计覆盖输入、输出、运行时三层的 LLM 应用安全防护框架，保障生产环境 AI 系统的合规性与可观测性。

岗位职责：
- 设计并实现多智能体协作代码审计系统，覆盖漏洞检测、恶意代码识别、敏感信息泄露等场景；主导 Planner/Executor/Critic 角色分解、工具调用链及跨Agent状态同步机制设计
- 将 RAG、Chain-of-Thought、Reflection 等技术融入安全审计 Agent，持续优化检测准确率与召回率，建立可量化评估与迭代框架
- 深度集成 DevSecOps 工作流，开发 GitLab CI/CD、Tekton、Jenkins 主流流水线插件，实现 audit-on-commit
- 构建 LLM 应用安全防护框架（输入层：Prompt 注入、Jailbreak 检测；输出层：敏感信息泄露、合规审计；运行时：工具调用沙箱、异常行为熔断）
- 开发自动化告警分类、上下文关联与假阳性过滤的 Agent 工作流，集成 RAG 驱动的威胁情报检索，支持 SOAR 平台集成
- 设计人机协作干预机制与 Agent 行为审计系统，遵循 OWASP LLM Top 10 行业标准
- 构建高可用、可扩展的 Agent 服务架构，支持大规模并发扫描任务调度与容错

任职要求：
- 3年以上后端开发经验，精通 Python/Go/Java 至少一种，工程基础扎实
- 有 LLM Agent 生产部署经验（非演示项目），能详述 Agent 架构设计、幻觉处理、工具调用容错等实际工程挑战
- 具备 AI 安全实战经验，深刻理解 Prompt Injection、Jailbreaking、Malicious Agent Injection、Tool Misuse 等风险，有可落地防御策略
- 熟悉 LangChain、LlamaIndex、AutoGen、CrewAI 或 LangGraph 至少一个，有生产项目经验
- 精通 Docker 和 Kubernetes，具备微服务架构设计与部署能力
- 具备互联网/AI 科技行业技术背景，习惯在高速迭代环境中推进工程工作
- 具备 AI 原生工程思维，有模型调用、Prompt Engineering、RAG 或推理优化实践经验者优先

加分项：
- SAST/SCA 工具经验，或深度使用 CodeQL、Semgrep、SonarQube 等代码审计工具
- LLM 微调经验（SFT/LoRA），或熟悉 Llama 3/Qwen/DeepSeek 本地部署，安全领域微调经验尤佳
- GitHub 上有高质量 Agent 相关开源项目，或向主流 LLM 框架提交过 PR
- CTF 比赛获奖经历，或 CVE/CNVD 漏洞提交记录