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崗位職責(zé): (1) 大模型安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 1. 負(fù)責(zé)大模型全生命周期（數(shù)據(jù)收集、訓(xùn)練、部署、運(yùn)營(yíng)）的安全漏洞掃描與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，識(shí)別模型偏見、數(shù)據(jù)泄露、對(duì)抗攻擊等安全隱患，制定安全加固方案 。 2. 開展大模型內(nèi)容安全測(cè)評(píng)，構(gòu)建多模態(tài)（文本、圖像、音頻、視頻）安全基準(zhǔn)測(cè)試集，輸出風(fēng)險(xiǎn)分析報(bào)告并提出整改建議。 (2) 測(cè)評(píng)體系與工具研發(fā) 1. 設(shè)計(jì)并優(yōu)化大模型安全測(cè)評(píng)框架，開發(fā)自動(dòng)化評(píng)測(cè)工具及測(cè)試平臺(tái)，提升測(cè)試效率與覆蓋范圍，如針對(duì)Prompt注入、后門攻擊等場(chǎng)景的檢測(cè)工具。 2. 研究前沿安全攻防技術(shù)，對(duì)標(biāo)市面主流安全防范領(lǐng)域公司，探索高階對(duì)抗手法（如對(duì)抗樣本生成、模型逆向工程），提升測(cè)評(píng)技術(shù)的先進(jìn)性與實(shí)用性。 (3) 合規(guī)與倫理審查 1.結(jié)合《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》、《生成式人工智能服務(wù)安全基本要求》等政策要求，確保大模型應(yīng)用符合數(shù)據(jù)隱私、倫理規(guī)范及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，參與制定企業(yè)內(nèi)部安全管理制度。 2. 跟蹤國(guó)內(nèi)外大模型安全標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)態(tài)，推動(dòng)測(cè)評(píng)體系與行業(yè)規(guī)范的銜接。 (4) 跨部門協(xié)作與技術(shù)支持 1. 與算法研發(fā)、數(shù)據(jù)治理團(tuán)隊(duì)協(xié)作，將安全要求嵌入模型開發(fā)流程，提供安全加固的技術(shù)指導(dǎo)。 2. 為業(yè)務(wù)部門提供安全咨詢，參與重大項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與應(yīng)急預(yù)案制定 。 崗位要求 1. 學(xué)歷與專業(yè) 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、信息管理、審計(jì)、測(cè)量、數(shù)學(xué)或工程類相關(guān)專業(yè)，本科學(xué)歷需具備4年以上相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，研究生應(yīng)具備2年以上工作經(jīng)驗(yàn)。 2. 技術(shù)能力 熟悉PyTorch/TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架，掌握基礎(chǔ)模型微調(diào)（SFT/DPO）、RAG應(yīng)用優(yōu)化及分布式推理技術(shù)。精通Python/Java/C++至少一門語(yǔ)言，具備SQL/Hive數(shù)據(jù)處理能力，熟練使用漏洞掃描、滲透測(cè)試工具。 3. 領(lǐng)域知識(shí)： 深入理解大模型安全風(fēng)險(xiǎn)（如隱私泄露、生成內(nèi)容合規(guī)性），具備NLP、計(jì)算機(jī)視覺或多模態(tài)模型的測(cè)試經(jīng)驗(yàn)，熟悉主流評(píng)測(cè)指標(biāo)（如ROUGE、BLEU、F1）及異常檢測(cè)算法 4. 法規(guī)與軟技能 了解《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》等法規(guī)，具備合規(guī)意識(shí)與風(fēng)險(xiǎn)敏感度 。 5. 邏輯清晰，尤其需具備優(yōu)秀的文檔和方案撰寫能力，能與跨部門溝通能力，能獨(dú)立承擔(dān)復(fù)雜項(xiàng)目（需提供過往項(xiàng)目案例） 6. 具備金融、政務(wù)、醫(yī)療、能源、公檢法等高敏感行業(yè)的大模型安全或大模型咨詢落地經(jīng)驗(yàn)，具備信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理師（軟考高級(jí)）或第三方測(cè)評(píng)機(jī)構(gòu)從業(yè)者優(yōu)先考慮。