岗位职责
- 参与新一代Agent驱动的自适应爬虫系统的设计与落地，面向Web、Android、iOS 等多端场景，持续提升采集系统的成功率、稳定性与可扩展性；
- 深入研究多维度数据采集策略，建设站点/APP 结构自动识别、覆盖策略生成与异常处理能力，提升复杂场景下的数据获取效率与覆盖质量；
- 攻防对抗：针对不同目标平台开展系统性技术分析，结合环境仿真、协议模拟、设备指纹绕过、行为拟人化等技术，提升系统链路稳定性；
- 构建AI Native的数据采集到数据处理的智能化全链路体系，利用 AI 技术实现数据采集、自动化清洗、结构化提取、质量评估与工程化落地；
- 技术沉淀： AI采集平台架构设计、技术分析、策略研究、问题复盘等文档，沉淀可复用的方法论、工具能力和知识体系，推动团队采集能力持续升级。
职位要求
- 本科及以上学历，计算机相关专业，3年以上移动安全、数据采集或逆向工程相关经验；
- 精通至少一个平台（Web/Android/iOS）的逆向工程，熟练使用 IDA/GDB/Frida/Jadx/Hopper 等主流工具链；
- 深入理解 HTTP/HTTPS/WebSocket/TCP/IP 等网络协议，具备扎实的协议分析与模拟能力；
- 熟悉常见反爬技术（设备指纹、行为检测、验证码、风控策略等）及相应的绕过方案；
- 具备数据敏感度，能够围绕采集完整性、准确性、时效性、稳定性建立可溯源的采集评估体系，推动采集系统升级为智能策略驱动；
- 对学习和驱动新技术充满好奇，有优秀AI agent思维，借力AI实现系统性思维和解决问题的能力； 加分项
- 有 AI 与大模型相关的工程实践背景，能够将智能化技术应用于自动化分析、决策、对抗或数据处理场景；
- 有"AI + 安全"或"AI + 数据采集/处理"的跨界项目经验，具备将传统逆向/采集工作与前沿 AI 技术结合的创新思维；
- 有大规模分布式数据采集系统架构设计经验，熟悉任务调度、数据去重、高并发处理等技术；
- 在主流 SRC 平台有高质量漏洞提交记录，或在知名安全会议/期刊发表过研究成果；
- 有黑灰产对抗、恶意软件逆向、代码保护（VMP/OLLVM 等）对抗经验；
- 熟悉 android/iOS 破解越狱、Kernel 层逆向、Objective-C/Swift Runtime 机制；
- 有开源项目贡献或技术博客输出习惯，具备良好的技术总结与分享能力。
