【校招】安全攻防算法工程师-攻防平台中心

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。

4. 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；

5. 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；

6. 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；

7. 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；

8. 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。