【星启计划】AI安全可控青年研究员-安全可控任务部

1.安全对齐与后训练：研究/优化大模型后训练与强化学习对齐算法（SFT、RFT、RLHF、PPO、GRPO、DAPO、SAO、OPD 等），提升模型的安全性、推理与泛化能力。 2.AI安全研究：研究大模型、多模态与智能体的潜在安全风险，可解释性分析并设计新型防御方案。 3.智能体安全与对齐：设计 Agent 对齐机制、异常干预机制与反馈奖励建模，研究多智能体安全协同与目标一致性，防范协同失效或失控。 4.安全评测与风险治理：构建安全评测体系与红队测试，识别模型能力边界与风险，开展前沿风险建模、量化识别与可信治理。 5.平台与工程化建设：搭建安全平台、训练框架、数据管线等基础设施，沉淀可复用最佳实践，支撑安全能力评测、数据生产与业务落地。

1.硕士及以上学历，计算机、人工智能、信息安全、网络空间安全、软件工程、数学等相关专业。 2.扎实的强化学习基础，熟练掌握 RLHF、PPO、GRPO、DPO、SAO 等主流 RL 对齐方法，有大模型后训练实操经验。 3.熟练掌握 Python，熟悉 PyTorch 分布式训练；熟悉 veRL / OpenRLHF / TRL / slime 等 RL 训练框架，或有 Megatron-LM / vLLM / SGLang 等训练推理 Infra 经验。 4.熟悉渗透测试、漏洞挖掘、逆向分析、模糊测试，掌握 Burp Suite / AFL / GDB / IDA Pro / Ghidra 等工具。 5.在 NeurIPS / ICML / ICLR / ACL / CCS / CVPR 等顶会发表论文，或有重量级开源项目、竞赛获奖经历（论文多非硬性要求）。

加分项： 1.一线大厂后训练团队经验，或在模型/技术报告中署名 2.ACM / CTF / NOI 等竞赛获奖，CVE / CNVD 漏洞发现与披露 3.参与或维护 AI 安全、模型评测、智能体安全相关开源项目 4.大模型 / 智能体评测、红队测试、安全对齐经验