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1. 负责大模型安全平台的架构设计与工程化建设,面向漏洞挖掘与安全分析场景,建设统一的任务调度、模型调用、工具执行、数据流转、结果管理与服务治理能力,持续提升平台的高可用性、可扩展性、可观测性及整体研发交付效率; 2. 负责安全工具、模型及智能体的标准化接入与运行框架建设,设计统一的接口协议、插件机制、任务编排与执行沙箱,打通代码审计、漏洞扫描、模糊测试、动态分析、漏洞验证等安全能力,支持多类型工具与智能体的快速集成、灵活编排和规模化执行; 3. 负责平台核心工程能力与基础设施建设,包括分布式任务执行、资源调度、并发控制、权限隔离、日志监控、异常恢复及数据存储等,持续优化复杂漏洞挖掘任务下的平台性能、稳定性与安全性,支撑大模型安全能力的持续评测、数据生产及实际业务落地。
1. 本科及以上学历,计算机科学、信息安全、网络空间安全、软件工程或相关专业背景优先,具备良好的计算机基础与工程实践能力,有安全平台、AI平台或大型后端系统开发经验者优先; 2. 具备扎实的软件工程与系统设计能力,熟练使用Python、Go、C/C++等至少一种编程语言,熟悉Linux开发环境、网络编程、数据库、缓存、消息队列及容器化技术,具备分布式任务调度、高并发服务、微服务架构或平台基础设施建设经验者优先; 3. 熟悉大模型应用与工程化技术栈,了解模型推理、工具调用、Agent框架、RAG及大模型服务化等技术,具备模型、智能体及外部工具统一接入、任务编排、沙箱执行或AI平台开发经验者优先; 4. 具备一定的网络安全基础,理解常见漏洞类型及漏洞发现、分析和验证流程,熟悉代码审计、漏洞扫描、模糊测试、动态分析等安全技术,使用过Burp Suite、AFL、GDB、IDA Pro、Ghidra等安全工具,具备安全工具开发、集成或自动化编排经验者优先; 5. 具备良好的系统抽象、问题定位和工程落地能力,能够围绕平台的稳定性、性能、可扩展性、可观测性及安全隔离持续优化,有复杂平台从设计、开发到上线运维完整项目经验者优先。
加分项: 1. 有大模型平台、AI Infra、Agent平台、安全运营平台或漏洞挖掘平台建设经验; 2. 熟悉Docker、Kubernetes、Ray、Celery等容器化、资源调度或分布式任务框架,具备沙箱、远程执行环境或大规模并发任务系统开发经验; 3. 参与过开源安全工具、AI平台或智能体框架的开发与维护,具备较强的系统源码阅读和二次开发能力; 4. 具备代码审计、漏洞挖掘、CTF、CVE/CNVD漏洞发现等相关实践经验。



