部门介绍
网商银行信息安全团队由各领域安全专家组成，致力于基础安全研究与实战场景的深度结合，覆盖软件供应链安全、漏洞挖掘、可信纵深防御、AI 安全等前沿领域，首创多项行业领先技术，如软件运行时安全风险主动免疫体系、攻击视角的安全水位评估体系等，0day漏洞和软件后门贡献连续3年行业第一，成果多次发表于 blackhat 等国际顶会，出版与发布了《可信纵深防御》、《安全水位检验》、《数字银行安全体系构建》等行业标准与书籍，并获部级奖项《金融科技发展奖》，持续为金融行业数字化转型提供先进安全保障。
岗位职责
- 研究AI基础设施系统（xPU/TPU/GPU硬件安全、AI分布式训练与推理框架）的攻击面与风险；
- 识别和分析AI各层面的安全威胁，包括模型自身安全（如Prompt Injection、模型窃取、对抗样本）、AI应用安全（如Agent/MCP/多模态）、AI数据全生命周期安全、AI 模型自身安全；
- 深入理解大模型原理，研究基于安全对齐、安全护栏等技术的AI系统主动防御机制，提升模型的鲁棒性与可靠性；
- 探索AI驱动的安全创新应用，如利用AI进行代码审计、漏洞自动修复、安全告警异常检测、智能威胁研判等；
- 跟踪国际AI安全领域最新学术与产业动态，参与团队技术交流及成果落地。
职位要求
- 计算机、人工智能、信息安全等相关硕士或博士学历，具备坚实的算法/工程基础；
- 深刻理解大规模深度学习模型原理，对Transformer、MOE等主流模型架构及其安全隐患有深入认识，具备模型训练、微调、优化与应用实操经验；
- 熟悉AI系统各层次潜在安全风险，对攻击与防御技术（如对抗样本生成、模型逆向、数据投毒、AI安全对齐等）有实际研究或项目经验；熟悉系统软硬件的原理和攻击面，二进制软件逆向、漏洞挖掘和利用经验；
- 精通至少一种主流编程语言（如Python/Java/C++），具备机器学习/深度学习框架（PyTorch、TensorFlow等）开发与自动化能力；
- 具备AI安全相关理论方法与实践技能，如红蓝对抗、安全测试、安全护栏/规则设计、模型安全评估等。 加分项：
- 有国际AI安全竞赛、CTF或算法竞赛、学术科研等优异成果、在顶级安全或AI会议发表论文；
- 熟悉AI助力网络、代码及系统安全应用（如自动化代码审计、漏洞修复、攻防模拟等）；
- 具备AI基础设施（如xPU/TPU/GPU硬件安全、AI分布式训练环境安全）相关经验；
- 具有技术前瞻性和独立钻研能力，善于跨界和团队协作；
- 具备系统安全、Web安全、IoT安全等领域知识者优先。
