岗位职责
Agent 正在成为连接大模型、企业知识与业务系统的核心载体。更强的自主决策、工具调用和跨系统执行能力，既为安全工作带来了新的可能，也产生了新的安全挑战。 我们希望围绕 Model + Harness 建设 Agent-native 的安全能力，工作包含两个方向： ● AI for Security：将大模型和 Agent 能力应用于安全场景，重塑安全运营与防护流程。 ● Security for AI：将安全能力内生到 Agent 的设计、开发和运行框架中，保障企业级 Agent 安全、可控地运行。 你将参与的工作包括但不限于：
- 驱动 Agentic 攻防体系升级：将大模型能力嵌入威胁检测、异常识别、漏洞挖掘与自动响应场景，打造具备自学习、自适应能力的智能安全引擎；
- 构建 Agent 全生命周期防护体系：针对企业级 Agent 应用在多轮对话、工具调用、插件集成、多 Agent 协作等场景下的安全风险，建设覆盖需求定义、开发测试、部署运行、推理调用、行为审计等阶段的安全防护体系；重点防范 Prompt 注入与越权调用、工具链攻击与沙箱逃逸、上下文敏感数据泄露、Agent 行为失控与幻觉执行等新型威胁；
- 保障企业级 Agent 应用的数据与隐私安全：研究 Agent 在访问企业知识库、调用外部 API、处理多租户业务数据等场景下的数据安全风险，参与数据访问控制、敏感信息脱敏、跨系统数据流转审计等机制建设，防范企业核心数据通过 Agent 交互链路泄露或被滥用；
- 开发高效安全工具链：参与漏洞扫描、代码审计、配置检测、Agent 安全扫描、行为审计等能力平台建设，提升安全运营与 DevSecOps 体系的智能化和自动化水平；
- 建设 Agent 安全评测与反馈闭环：参与风险场景设计、测试集构造、自动化评测和效果分析，持续提升 Agent 安全能力的覆盖率、准确性与运行效率；
- 跟踪行业趋势并参与攻防实践：关注 AI 安全前沿发展，参与攻防演练、漏洞分析、原型验证与开源共建，推动 Agent 安全能力持续演进。
职位要求
- 熟悉 Java、Golang、Python、C/C++ 等语言中的至少一种，有良好的编程习惯；
- 对算法、数据结构、操作系统、网络通信等计算机专业基础有较好的掌握和理解；
- 热爱安全攻防，对网络安全和 AI 安全均有一定了解，理解传统攻防手法与防御思路（如 Web 安全、网络协议安全、系统安全等），同时关注 Prompt 注入、越狱攻击、数据泄露等 AI 时代的新型安全风险；
- 对 AI/LLM 技术有浓厚兴趣，了解大模型、Agent、RAG 等相关技术概念，理解 Agent 系统的基本架构（工具调用、规划、记忆、多 Agent 协作等）；
- 学习能力强，对新事物抱有好奇心，有良好的沟通能力和团队协同能力，善于独立思考和反思总结。 加分项
- 有 ACM、超算、CTF、安全攻防等编程或安全类竞赛获奖者优先；
- 有项目开发经验，参与过开源项目者优先；
- 熟悉云场景和相关中间件者优先；
- 有 LLM 应用开发、Agent / Multi-Agent 系统构建经验者优先，有将 Agent 技术应用于安全场景（如自动化威胁检测、智能告警研判、攻击溯源等）的实践经验更佳；
- 对应用层漏洞原理、代码审计、漏洞利用与防御方式有扎实基础，或在 AI 安全方向（如大模型红队测试、Agent 安全沙箱、对抗攻防）有研究或实践经验；
- 发现过真实场景的安全问题，在工业界或学术会议上发表过研究成果者优先。
