云安全架构师

1、负责将安全能力融入基础设施，实现云产品的默认安全，为云平台构建安全竞争力；

2、负责云产品安全架构设计、评估与实现，对业务团队提供安全咨询指导，并推动架构解决方案落地；

3、负责主导安全架构治理专项，设计符合业务现状的架构整改方案，并推动落地。

1、掌握安全攻防知识，了解主流安全风险原理及加固缓解方法，持续跟踪最新技术，有比较好的技术敏感度；

2、具有良好的沟通、团队协作能力，方案推动和落地能力；

3、下面条件满足其一即可：

a．具有5年以上安全团队工作经验，熟悉业界AWS、Azure等主流公有云架构，熟练掌握云计算知识。参与构建过公有云、私有云等场景下的云安全架构设计，或承担过中、大型企业的安全规划和建设；

b．熟悉掌握某一云上安全架构领域的知识及技能（云原生技术、虚拟化安全、云上身份与权限、密码学、云上网络架构、零信任）。

云渗透测试工程师

1、云环境渗透测试与攻防对抗

•    独立主导云环境的渗透测试项目，开展云原生攻击面测试，包括但不限于：

身份与权限（IAM）：过度授权策略、角色信任关系滥用、权限提升路径（Privilege Escalation Path）、跨账号/跨租户横向移动、Federation 与 SSO/OIDC 配置缺陷；

凭据与元数据：IMDSv1 滥用、临时凭据窃取与复用、密钥硬编码、Secrets Manager / KMS / Key Vault 权限缺陷；

存储与数据：对象存储匿名访问、ACL 与桶策略错误、数据库暴露与未授权访问、数据外泄路径验证；

计算与无服务器：虚拟机逃逸面、Lambda / Function 函数注入与权限滥用、CI/CD 与镜像供应链投毒；

容器与编排：Kubernetes RBAC 提权、API Server 暴露、容器逃逸、Service Token 滥用、Sidecar / Admission 配置缺陷；

网络与边界：安全组与 NACL 配置错误、SSRF 打云元数据、API Gateway 与管理平面暴露、VPC Peering 信任滥用。

•    完整绘制云上攻击链（Attack Path），验证从初始立足点到数据/控制平面接管的可达性，并给出爆炸半径（Blast Radius）评估。

2、风险分析与报告输出

•    编写高质量测试报告：漏洞原理、可复现步骤、PoC、影响面、风险评级（结合 CVSS 与业务实际）、分层修复建议；

•    面向研发、运维、架构、管理层进行结果宣讲，将技术风险翻译为业务语言；

•    参与漏洞修复复测与闭环跟踪，确保风险实质性收敛。

3. 能力与工具建设

•    自研或二次开发云渗透工具、自动化测试链与检测规则，将重复性人工操作自动化；

•    沉淀云攻防知识库：攻击手法库（映射 MITRE ATT&CK Cloud / Kubernetes Matrix）、测试用例集、Checklist 与方法论；

•    建设云攻防靶场/演练环境，支撑团队训练与蓝队检测能力验证（Purple Team）。

4、前瞻研究与咨询赋能

•    跟踪云厂商新服务、新特性引入的攻击面，以及 0day/N-day 云安全漏洞与业界最新攻击手法；

•    参与云架构安全评审、威胁建模，前置消除设计层缺陷；

•    输出云安全基线与最小权限规范，对研发/运维团队开展培训与赋能。

技能要求： 

1、身份体系：深入理解 IAM / RBAC / ABAC、STS 临时凭据、OAuth2 / OIDC / SAML、Entra ID（Azure AD）与混合身份攻击；

2、面容器技术：熟悉 Docker / Kubernetes 架构与安全机制，具备容器逃逸与 K8s 提权实战能力；

3、传统功底：扎实的 Web 安全（OWASP Top 10、SSRF、反序列化、API 安全）、内网渗透、Linux/Windows 提权与后渗透能力；

4、编码能力：熟练使用 Python / Go 之一编写利用脚本与自动化工具；能读懂 Terraform / CloudFormation / YAML 等 IaC 代码

5、工具链：熟练使用 Pacu、ScoutSuite、Prowler、CloudFox、AzureHound / ROADtools、kube-hunter、Burp Suite、Cobalt Strike 等，并具备工具改造能力；

6、报告能力：具备优秀的中英文技术文档撰写与表达能力，能独立完成客户级交付报告；

7、合规意识：熟悉各云厂商渗透测试政策与授权流程，具备强职业道德与合规底线，无违法违规记录

加分项：

1、持有 OSCP / OSCE / OSEP、CRTP / CRTE、CKS、CCSP、CISSP 等认证，或 ACRTP / MCRTP / GCRTP 等云红队实战型认证；

2、有 CVE 编号、云厂商漏洞致谢（AWS/Azure/GCP/阿里云 SRC）、知名 SRC 排名或 Bug Bounty 战绩；

3、在 DEF CON / Black Hat / KCon / 看雪 等会议演讲，或有高质量开源云安全工具、技术博客、公开研究成果；

4、具备 蓝队视角：熟悉 CloudTrail / Azure Monitor / GuardDuty / SIEM 日志分析与检测规则编写，能做攻防联动；

5、熟悉等级保护、《网络安全法》《数据安全法》、ISO 27001、SOC 2、PCI-DSS、CSA CCM 等合规框架；

6、有 AI/LLM 应用安全、Serverless 大规模架构、多云统一治理（CSPM/CIEM/CNAPP）相关经验；

7、 CTF 竞赛获奖经历（尤其云原生 / K8s 赛题方向）。

软性素质：

1、攻击者思维：善于组合低风险弱点形成高危攻击链，而非停留于扫描器告警；

2、强自驱与钻研精神：面对未知服务与黑盒环境能快速学习并找到突破口；

3、严谨与责任心：测试过程可控、留痕、可回滚，绝不影响生产业务；

4、协作与影响力：能与研发、运维、架构团队高效沟通，推动修复而非制造对立；

5、抗压能力：适应项目节奏与应急响应需求。

网络安全与隐私测试工程师/专家

1、负责云服务、大模型应用、AI Agent智能体产品的安全评测与隐私风险验证，看护全栈产品安全质量，提升产品安全竞争力；

2、规划、建设安全隐私测试工程能力，AI Agent安全自动化攻防能力，解决AI Agent场景下新型安全测试痛点问题，塑造安全隐私测试品牌形象；

3、跟踪国内外安全隐私和AI安全合规标准，洞察云安全、Agent安全等业界前沿安全测试技术方向。

1、精通LLM、AI Agent典型攻击面与安全风险，具备提示词注入、越狱攻击、Agent劫持等AI安全渗透测试实战经验；

2、具备AI安全测试、Agent攻防测试能力建设经验；

3、了解安全隐私规范、法规，掌握常见Web、OS、APP安全漏洞原理，熟练使用常见安全工具，具备通过工具或手工的方式挖掘合规及安全漏洞；

4、熟悉Linux系统和主流数据库，熟悉kubernetes、docker、containerd等常用操作，了解docker/containerd的网络、存储、安全特性；了解大模型服务、Agent应用部署架构及测试方法；

5、掌握主流编程语言之一：Java/Python/C/C++/C#/Shell/Go等，了解常见加解密算法及其应用；

6、精通业界主流开发框架，熟悉云服务、公有云架构，具备产品端到端安全验证能力；能够独立完成Agent全链路安全测试，覆盖对话层、规划层、工具调用层、记忆存储层、外部插件交互层等；

7、了解业界安全测试发展趋势与能力差异，可挑战解决安全测试工程能力建设难题。

云安全开发工程师/专家

1、研究端到端加密、后量子密码、身份认证、可信计算、机密计算与隐私计算等技术，包括数字信封技术、抗量子混合密钥协商、基于证书的身份认证、同态加密以及可信执行环境等，提升数据保护和身份认证能力；

2、研究大模型自身的安全防护能力提升，包括大模型提示注入与越狱攻击等的防护。基于大模型使能安全能力，包括内容安全、研发安全能力增强等，提升安全研发和运营效率；

3、洞察和规划业界前沿的安全开发和安全运营工程能力，构筑安全竞争力。同时具备系统设计与核心代码开发能力，负责安全检测工具、安全运营工具以及安全组件的设计和开发工作。

1、熟悉安全领域知识背景和公有云业务知识背景，对密码学技术、可信计算技术、机密计算相关安全领域有深入理解；

2、熟悉Java/Python/C/C++等其中一门或多门语言，具有较好的IO、多线程、网络等方面的编程能力，熟练使用一个或多个主流开源开发框架（Spring、Mybatis或Django等），对其核心思想和原理有较好的理解；

3、熟悉Linux系统，对Shell有基本的掌握，精通数据库设计，优秀的SQL编写及调优能力，熟悉常见NoSQL存储；

4、熟悉大模型相关技术，具备AI安全、大模型安全、内容安全等相关工作经验。

AI大模型安全工程师/实习生

１、负责安全大模型LLM和智能体应用的安全分析、设计和开发，熟悉大模型/智能体的主流攻击类型和防护手段，了解提示词攻击、模型幻觉、有害内容、模型资产窃取、智能体滥用工具等安全分析和防护方案；

２、负责通过微调、蒸馏、RAG知识库来优化大模型应用的输出结果；

３、负责通过提示词工程，设计和优化输入提示词来引导大语言模型生成高质量输出；

４、负责跟踪大模型安全领域前沿动态，熟悉国内外安全标准（如欧盟AI法案），具备合规意识。

1、熟悉大模型全流程开发（数据清洗、预训练、微调、部署）及优化技术（如量化、剪枝、蒸馏）；

2、精通Python、Java等语言，熟练使用Langchain，PyTorch、TensorFlow、Hugging Face等框架；

3、掌握网络安全、数据安全、内容安全的核心场景（如漏洞挖掘、恶意代码检测、隐私合规）。

AI安全大模型开发工程师/实习生

1、负责安全大模型LLM和智能体应用的安全分析、设计和开发；

2、AI模型在线微调/训练；

3、面向极致性能的AI推理任务调度管理；

4、智能时序数据建模与分析；

5、安全数据集自动化生产关键技术；

6、大规模数据/模型训练与验证平台。

1、熟悉智能体安全开发过程，熟悉在智能体规划、记忆存储，工具调用，工具执行各阶段的安全风险和防护方案；

2、精通Python、Java等语言，熟练使用Langchain，PyTorch、TensorFlow、Hugging Face等框架；

3、掌握网络安全、数据安全、内容安全的核心场景（如漏洞挖掘、恶意代码检测、隐私合规）。

SDL安全工程师/专家

1、负责SDL流程＆制度建设，包括安全开发制度、流程、标准的制定，推动安全编码、SDL安全设计、最佳实践的落地执行；

2、规划／参与／推进SDLC体系建设，负责／参与DAST/SAST/IAST/RASP／安全插件等自动化工具的规划和建设；

3、深入熟悉业务场景，并跟进安全评估、安全测试、漏洞修复、安全事件监控和应急响应，识别业务风险并输出安全解决方案；

4、熟悉安全编码规范，并可以组织安全编码培训，提高研发安全意识和编码水平；

5、追踪最新安全漏洞和技术，能够分析漏洞原理和实现PoC编写；

6、负责基础安全日常风险识别和治理工作，包括业务核心链路风险挖掘与治理、基础安全事件的监控与响应、事前事中事后方案的安全标准执行和管控等。

1、本科以上学历，计算机相关专业如计算机科学技术、信息系统、网络安全等相关专业；

2、3-5年及以上信息安全工作经验，有SDL流程建设经验、DevSecOps开发经验者优先；

3、具备代码审计及漏洞挖掘能力，熟练使用各种安全测试工具；

4、熟练使用java、python、perl、shell、go等一种及以上语言，能够独立编写各类小工具，提高工作效率；

5、熟悉OWASP Top10漏洞，／熟悉常见应用系统的代码漏洞／业务逻辑漏洞的测试和验证，并能指导开发人员进行修复；

6、具备SDLC技术基础和实践经验，对漏洞、业务风险有体系化梳理经验和治理经验等项目经验者优先；

7．具有较强的学习能力，文档编写能力。主动性强，具备良好的沟通协调能力。

云安全技术研究员

1、负责云安全攻防技术研究，包括但不限于Web安全、容器安全、二进制安全、虚拟化安全、AI安全等；

2、研究基于IAST，SAST，DAST，Fuzzing等安全测试技术，研究基于AI大模型的安全测试方法，提升漏洞发现的效率，实现批量化、自动化漏洞挖掘；

3、追踪业界前沿安全攻防技术，转化为内部工具、能力。

1、熟悉常见的Web/移动APP/容器安全漏洞及原理，熟练掌握漏洞挖掘工具；

2、具备良好的代码审计能力和丰富的漏洞挖掘经验，了解IAST，SAST，DAST以及Fuzzing技术，能够熟练使用Fortify、CppCheck、checkmark、 sonar、FL、peach、syzkaller其中一种；

3、熟悉编译和链接原理、逆向分析、软件加壳和脱壳技术，有恶意软件分析能力者优先；

4、了解主流的虚拟化技术，包括但不限于虚拟化管理平台、容器和容器编排引擎等，有虚拟化相关软件漏洞挖掘经验者优先；

5、了解AI安全基本原理，能够熟练使用常见的大模型，有使用AI用于安全研究经验者优先；

6、网络安全/信息安全/计算机等相关专业，有CTF比赛经验者、有云服务漏洞挖掘成果经验者、有云环境渗透测试经验者优先。

开发工程师

从事安全组件与微服务软件开发，采用敏捷、Devops等先进的软件设计开发模式，接触最前沿的产品和软件技术，成为行业技术专家；你将参与华为产品的软件研发工作，包括但不限于如下工作 ：

1、负责服务架构设计和特性开发、单元测试、API测试、静态检查、本地构建等工作；

2、与团队一起负责服务产品的技术竞争力构建，不断提升服务的业界竞争力；

3、负责加解密、微服务身份认证等安全组件产品的设计和开发。

1、熟悉C/C++/Java/Python/Go等编程语言中的一种，熟悉常用设计模式/数据结构/算法等，熟悉Spring Boot、Spring Cloud等前后端框架，有分布式系统、云/微服务开发经验者优先；

2、主导/参与过大中规模软件的需求分析/设计/开发/测试/关键算法与技术攻关等研发活动；

3、熟悉主流 AI 编程辅助工具，了解 SDD开发范式，掌握 Harness 持续交付流程，能够结合 AI 工具完成从需求规格定义、代码生成到自动化测试全链路开发实践；

4、有良好的团队合作意识和创新意识，对技术研究有热情，敢于面对各种技术挑战。

专业知识要求：

1、至少精通JAVA、C/C++、GO、Python等1种或多种主流编程语言，熟悉linux/Unix操作系统，能熟练使用各种软件研发工具、数据库及中间件；

2、精通计算机软件知识，熟悉云计算/大数据/DevOps/持续交付/软件算法/软件挖掘/配置管理/数学理论与建模/等某一特定领域的工程方法或工具；

3、熟悉软件设计、软件开发和测试方法；对敏捷、精益、DevOps等研发模式有深入了解和实践经验。

测试工程师

1、参与云服务产品的测试活动，包括测试需求分析、测试方案设计、测试用例设计和测试结果分析，测试用例执行，涵盖软件功能测试和专项测试如性能测试、可靠性测试、安全测试、自动化测试等；

2、参与云服务产品补丁版本测试，制定和落实测试策略和计划、识别风险，制定改进措施并落地。

1、具有一定的测试设计或自动化测试技能，掌握常用测试工具；

2、掌握测试方案设计、测试用例设计、测试执行、自动化测试等；

3、具备问题分析和处理能力、一定的沟通协作能力和服务意识。

专业知识要求：

1、掌握一定的测试基础理论和测试设计方法，熟悉功能测试、自动化测试、性能测试、可靠性测试、安全测试等方法和流程；

2、掌握sql/Java/Python/Shell语言中至少一种；

3、拥有1-2年的软件测试经验，具备独立编写代码和调测的能力。

面向云原生AI驱动自主漏洞挖掘与攻击验证技术研究

1、开展 AI 智能体全链路攻防研究：针对通用 Agent、GUI‑Agent、多 Agent 系统，挖掘提示注入、间接提示注入、工具调用劫持、权限越权、记忆投毒、MCP 协议、技能代码漏洞等安全风险，输出 PoC、学术论文、安全报告。

2、研究Agent 驱动自动化漏洞挖掘：基于大模型智能体，编排 Fuzz、符号执行、调试器、反编译工具链，实现源码 / 二进制漏洞发现、利用链生成、PoC 自动构造。

3、研究漏洞自动修复：针对 Agent 技能代码漏洞、Agent 行为漏洞，研究静态检测、动态验证、大模型驱动自动补丁生成、行为修复框架。

4、构建智能体安全评测基准、红队自动化测试框架；设计防御方案：运行时沙箱、推理链校验、权限隔离、行为纠正、护栏机制（如 MirrorGuard 类防御）。

5、参与安全标准制定、攻防靶场建设，发表安全 / AI / 软件工程顶会（CCS、USENIX Security、NDSS、S&P、ICLR、ICSE、ASE）。

北京、东莞、杭州、成都、西安

AI 算力基础设施与 Agent 智能体协同安全技术研究

本岗位为顶尖应届生专属前沿攻坚课题，聚焦下一代Agentic AI原生安全体系原创构建，区别于传统安全运维、重复性开发工作，属于AI领域高稀缺、高壁垒的核心前沿赛道。

你将独立主导核心架构设计与关键技术攻坚，深耕软硬件协同安全、智能体行为风控、全链路AI攻防等核心领域。当前该领域全球处于技术空白期，你的成果将定义新一代AI安全防护范式，行业影响力极强。

你将搭建从底层算力到上层智能体的全栈AI安全技术体系，积累行业稀缺的前沿架构落地经验，彻底突破传统安全技术天花板。

课题成果可直接产业化落地，同时沉淀专利、技术标准与独立产品原型，快速塑造个人核心技术壁垒，助力成长为AI安全顶尖专家。适合愿意攻坚世界级难题、深耕硬核前沿赛道的优秀同学。

北京、东莞、杭州、成都、西安

网络安全与隐私保护研究员-网络安全

本岗位包含以下多个细分方向，符合其中任意一项即可。1、AI for Security与AI安全研究： 探索AI与安全的深度融合，研发AI辅助安全工具以提升安全能力；同时开展面向AI系统自身的安全技术研究（如防护技术研究、智能体安全攻防），保障AI业务应用的安全可靠；2、前沿漏洞挖掘与攻防技术研究： 深入剖析公司核心产品与底层架构，开展深度的威胁分析、漏洞挖掘与渗透测试等攻防技术研究，输出自动化安全工具、系统级的防御解决方案或安全建议；3、安全特性研究与设计： 聚焦前瞻性安全特性研究，针对产品面临的安全挑战，研究并设计创新的安全机制（如AI安全、内存安全、隐私计算等），构筑产品的安全竞争力；4、前沿安全演进与技术预研： 洞察业界最新攻防趋势，针对前沿攻击手法开展中长期的安全技术预研与规划，提前布局安全防御策略，提升应对未来安全威胁的能力。

1、专业与学历： 拥有计算机、软件、信息安全、密码学、人工智能、数学等相关专业背景，其中网络安全、AI安全相关专业优先；2、底层功底： 具备扎实的计算机体系结构知识，深入理解操作系统原理（精通Linux/鸿蒙OS等内核机制）、编译原理、网络协议（TCP/IP）或密码学算法；3、研究与实战能力： 在安全研究、漏洞挖掘、逆向工程等某一个或多个细分领域有深厚积累，具备独立分析复杂系统安全架构的能力；4、编程与AI技能： 熟悉主流编程语言之一（C/C++/Java/Python/Shell/Go/Rust/ArkTS等），了解或熟悉业界主流AI框架，对自然语言处理（NLP）或大模型（LLM）底层原理有研究者尤佳；5、其他：曾在国内外知名安全会议发表过议题、在顶级学术期刊/会议发表过安全/AI相关论文、独立挖掘过知名软件/系统/开源组件的0-day漏洞、在国内外重量级网络安全大赛（如CTF/Pwn/极客挑战赛）中作为核心主力取得优异成绩者优先。

网络安全与隐私保护研究员-数据安全与隐私保护

本岗位聚焦AI数据安全与隐私保护前沿技术研究，核心围绕智能体相关安全场景，深耕技术创新与突破，支撑AI业务安全合规、高效落地。

1、智能体记忆分层安全管理研究：主导智能体知识与记忆数据的分层安全架构研究与设计，构建分级访问控制、动态权限适配、记忆数据加密存储等技术方案，解决智能体记忆数据泄露、越权访问等核心安全问题，保障智能体记忆系统的安全性与可用性。

2、数据防投毒技术研究：聚焦AI模型训练及推理阶段的数据投毒风险，研究前沿数据投毒检测、溯源与净化技术，设计高效的投毒防御算法与验证方案，提升AI系统抵御恶意数据攻击的能力，保障模型训练数据的真实性与纯净度。

3、数据防重识别技术研究：针对AI业务中的融合数据、脱敏数据，开展重识别风险评估与防御技术研究，探索差分隐私、联邦学习、数据水印等前沿技术的创新应用，构建全流程数据重识别防护体系，保护用户隐私与数据安全。

4、端云协同隐私推理框架前沿研究：聚焦端云协同场景下的AI隐私推理核心需求，开展前沿端云协同隐私推理框架的研究与创新，重点探索同态加密、安全多方计算、软硬协同隐私计算等前沿技术与端云协同架构的深度融合，优化推理效率与隐私保护的平衡，解决端云数据传输、分布式推理中的隐私泄露、算力不均衡、数据篡改等核心难题，构建高效、安全、可扩展的端云协同隐私推理体系，支撑多智能体协同、复杂AI业务的安全高效落地。

5、前沿技术探索与落地：跟踪国内外AI数据安全与隐私保护领域前沿技术动态，开展技术预研与创新试验，形成可落地的技术方案与原型验证；协同技术团队完成前沿技术的产品化转化，推动技术成果落地应用。

6、技术方案与专利产出：撰写技术研究报告、专利申请书，参与行业技术交流，输出高质量的技术成果；参与安全技术标准的研讨与制定，提升团队技术影响力。

1、专业与学历：计算机、软件工程、网络安全、AI安全、数据安全等相关专业；具备扎实的AI、密码学、数据安全相关理论基础。

2、 前沿技术能力：深入了解AI数据安全前沿领域，熟悉智能体记忆安全、数据投毒防御、数据重识别防护等相关技术；有相关领域研究经验（如论文发表、项目研发）者优先，能独立开展前沿技术预研与创新。

3、技术储备：掌握应用密码学、差分隐私、联邦学习、数据脱敏、数据水印等核心技术；熟悉AI主流开发框架（PyTorch、TensorFlow等）、智能体开发框架（LangChain等），能基于框架开展技术验证与原型开发。

4、编程与研究能力：熟练掌握Python（优先）、C++等编程语言，具备较强的算法设计、代码实现与调试能力；具备良好的逻辑思维、问题分析与解决能力，能独立完成技术研究与方案设计。

5、其他要求：有AI安全、数据安全相关科研项目、实习或工作经验者优先；具备良好的英文阅读与撰写能力，能跟踪国际前沿技术文献；具备团队协作精神，善于沟通交流，有较强的自主学习能力。

网络安全与隐私保护研究员-硬件安全

1、洞察硬件安全技术发展趋势，完成所负责技术领域内的技术洞察、技术规划和前沿技术设计验证，关注面向AI算力的硬件安全技术，在所负责领域内主导技术方向和路标制定；

2、基于AI算力打造硬件安全资产威胁分析、需求分析、架构设计、开发验证、安全流程建设等硬件安全技术与工程方法，支持公司硬件安全底座的顶层架构和关键技术方案研究；

3、参与面向业界硬件安全相关标准制定，规划硬件安全专利布局，支持公司硬件安全技术路标推广成为业界标准；

4、负责与硬件安全国内外TOP研究机构的合作，引入硬件安全技术源头，将学术界的前沿成果吸收到公司硬件安全顶层设计中。

1、专业要求：信息安全、AI、密码学、嵌入式安全、硬件安全、计算机、微电子、物理、数学等相关专业；

2、经验要求：（1）熟悉主流加密算法、后量子，全同态密码，包括AES，RSA，ECC，SM2/3/4等，有密码算法库软硬件协同设计经验；（2）了解硬件安全攻防领域知识，掌握常见漏洞原理，熟悉底软漏洞挖掘技术的优先；（3）对计算机体系结构有深入理解，熟悉RISC-V/ARM/x86等架构，并有相关体系结构安全技术研究经验的优先；（4）熟悉硬件安全测评技术和标准，包括侧信道/故障注入等，有相关实际测评经验的优先。

网络安全与隐私保护研究员-密码技术

1、后量子密码算法和协议的设计、分析和实现，包括基于格的算法、基于编码的算法、后量子DAA、轻量级后量子等；2、数据安全相关算法与协议的设计、分析和实现，包括改进的MPC协议、高效的全同态加密、高效的门限密码原语、隐私增强技术的代数框架、基于安全硬件和密码学的自定义协议和解决方案等；3、用于特定场景的对称密码研究，包括低延迟密码、高吞吐AEAD、隐私友好的对称密码等；密码应用研究，包括安全协议的设计和形式验证、基于软件的密钥保护方案、密码算法的高性能或轻量级实现等。4、根据现实的安全需求发现研究问题，并独立进行高质量的研究。包括根据华为产品线的安全要求设计创新解决方案，同时满足合规性、制造工艺、硬件能力、性能、成本等方面的各种限制；设计和开发原型，提供研究成果。5、专利申请和参与国内、国际密码标准化工作；能发展与工业界和学术界的合作，通过合作推动解决业界难题，推动成果转化成领先的竞争力6、洞察密码安全技术领域的发展趋势，完成所负责技术领域内的技术洞察、技术规划和前沿技术设计验证，规划内容与方向纳入部门与公司总体规划。

1、专业要求：密码学、数学、信息安全、计算机科学与技术、网络空间安全等相关专业博士学历，学术背景优秀；

2、 精通密码学核心理论与数学基础（数论、代数、几何等），在至少一个密码细分的前沿领域有深入研究；

3、 具备独立开展前沿科研的能力，有顶级会议 / 期刊论文发表或重要科研项目经验者优先；

4、 熟悉密码算法设计与分析方法，具备创新密码方案设计与安全性证明能力，了解密码技术工程化实现难点，能有效衔接理论研究与工程应用；

5、具备卓越的科研创新能力、学术与产业洞察力，洞察能形成部门与公司战略规划；

6、在后量子密码、密态计算等前沿方向有突破性研究成果，或拥有相关领域突破性专利优先；有工业界密码产品研发经验，能平衡理论创新与工程落地，有国内国际标准成功经验优先；

7、对AI for 密码与密码 for AI方向有相关成果的优先。

AI 应用研究员-AI技术应用

1、负责AI大模型与AI算法在各类业务场景中的应用开发、集成与优化，推动大模型技术在实际产品中的落地和持续迭代；

2、负责AI大模型与AI算法应用相关的需求分析、系统架构设计、模型微调、RAG检索等，提升模型在各类场景下的应用效果；

3、负责产品、数据、业务等团队协作，建立AI大模型与AI应用相关的数据分析、效果评估、问题定位与持续优化，提升用户体验和业务价值；

4、洞察AI大模型与AI算法应用的前沿技术，参与公司AI平台能力建设，推动大模型相关工具链、数据处理流程和自动化运维体系的完善。

1、人工智能、计算机、软件工程、电子信息、自动化等相关专业；

2、熟悉主流大模型应用开发框架，掌握大模型原理（如Transformer架构、微调技术、向量数据库等）或AI算法原理（如神经网络、强化学习、树模型、知识图谱等），具备模型优化、模型微调、推理优化、API集成等实际项目经验；或有大模型（如GPT、DeepSeek、Qwen系列等）应用或神经网络（CNN、RNN、GNN等）开发经验，熟悉NLP/知识图谱/智能问答/对话系统/文生图/文生视频等领域；

3、具备扎实的编程能力，熟练掌握 Python、C++、Java 等至少一种编程语言。

AI 应用研究员-AI系统软件

1、负责AI领域系统软件（如分布式训练框架、推理引擎、模型服务化平台等）的架构设计与核心模块开发，负责核心组件（如高性能中间件、资源调度系统等）的方案设计与实现；

2、负责多个模块或特性的软件需求分析、模块的方案设计、模块的架构设计、代码编写、代码落地版本等工作，有效指导低级别软件工程师完成AI系统软件开发等工作；

3、负责改进AI系统软件产品的性能、可扩展性、稳定性及安全性、关键技术验证及技术风险评估工作；

4、参与AI 系统软件架构演进与技术方案迭代，推动系统架构、研发流程与工程效率持续优化。

1、计算机或人工智能相关专业，具备一个及以上大型实际软件项目经验，独立承担过关键子模块的开发工作；

2、熟练运用至少一门编程语言（C++ /Java /Python/Rust等）；

3、熟悉Tensorflow/scikit-learn/xgboost/Caffe/MindSpore/pytorch等主流深度学习框架的使用，具备AI算法开发及应用经验者优先；

4、深入理解计算机系统架构与操作系统，熟练掌握异构算力计算平台原理和典型硬件加速器的使用方法，熟练运用并发编程和底层调试，熟悉Linux/ROS；

5、熟悉语言大模型、多模态大模型、深度神经网络、机器学习算法和知识图谱等的至少一种，能够针对算法特点与芯片硬件特点设计最佳算法实现方式并优化部署或者有数据分析、挖掘、建模等方面的背景。

AI模型研究员-Agent技术

1、负责记忆管理、自主决策、代码生成相关模块的开发、优化与落地，持续迭代Agent上下文管理、规划推理和工具调用等核心功能，支撑信息获取、应用生成、代码生成、办公文档处理、GUI操控等各类智能体的开发与上线；

2、针对预训练/后训练Agent的开发需求，设计、开发并落地复杂任务规划、Repo级长程轨迹交互、多步工具编排等高价值数据生产管线，优化管线性能与稳定性，强化Agent推理深度、决策鲁棒性及复杂场景适应能力，保障智能体核心能力的落地与拓展；

3、负责Agentic强化学习相关功能开发，包括单Agent和多Agent端到端RL训练模块的编码、调试与优化，构建并落地环境反馈驱动的策略优化机制，提升Agent在复杂决策场景下的泛化能力与决策准确性。

1、计算机科学、软件工程、人工智能、机器学习、自动化等相关专业；

2、具备扎实的代码工程能力和系统开发经验，熟练掌握Python/Pytorch算法实现和实验能力，了解VeRL/LLaMA-Factory/Swift等训练框架以及Claude code和OpenClaw等智能体框架；

3、具备较强的问题拆解能力、工程交付意识和团队协作精神，能够快速响应业务需求，推动技术方案从设计到落地的全周期高效执行；

4、具有Agent应用开发经验者优先，包括但不限于智能体工作流搭建、工具链集成、多轮对话管理、RAG系统、多Agent协作平台等；具备LLM推理优化、高性能服务部署或强化学习工程化经验者优先；

5、具有知名互联网企业或AI公司实习经历者优先；参与过开源项目贡献、技术社区建设或具备实际业务场景落地经验者更佳。

AI安全与隐私研究员-AI模型与Infra安全

1、可证鲁棒性（Certifiable Robustness）： 研究针对大模型及多模态模型的对抗攻击防御理论，开发具备数学证明保证的防御算法，提升模型对抗扰动和恶意投毒的免疫力；

2、模型资产与隐私保全： 研究模型反向工程、成员推理攻击的防御机制；探索轻量化同态加密、安全多方计算（MPC）在超大规模模型推理中的应用；

3、计算平台受信任执行： 研究基于 TEE（如 Intel TDX, ARM TrustZone）的机密计算架构，确保模型权重在异构算力集群中处理时不被窃取或篡改；

4、自动化漏洞发现理论： 开发针对深度学习框架（如 PyTorch/TensorFlow 核心库）和推理引擎的自动化安全审计工具及模糊测试（Fuzzing）理论。

教育背景： 信息安全、数学、密码学或系统架构方向博士学位，在 USENIX Security, IEEE S&P (Oakland), ACM CCS, NDSS 等安全顶会有突破性成果；

底层攻防造诣： 深入理解模型参数存储机制、序列化协议安全及计算图编译优化过程中的安全风险；

数学能力： 具备极强的数学建模能力，精通概率论、线性代数及复杂性理论；

跨界思维： 能够将传统的系统安全思想（如隔离、最小权限原则）与现代深度学习架构深度融合。

AI安全与隐私研究员-AI应用安全

1、Agent 决策一致性与对齐研究： 研究如何通过强化学习（RLHF/DPO）或构造新型损失函数，确保 Agent 在执行复杂长链路任务时，其行为逻辑始终符合人类伦理与预设安全基线；

2、多智能体对抗博弈： 探索多 Agent 协作环境下的安全风险，研究智能体之间是否存在潜在的“共谋”绕过安全监管，并设计去中心化的安全审计机制；

3、形式化验证与逻辑安全： 尝试利用形式化方法（Formal Methods）验证 Agent 动作空间的安全性，将模糊的语言指令转化为可数学证明的逻辑约束；

4、动态隐私追踪技术： 研究在 Agent 频繁调用外部工具、跨应用传输数据时，如何实现细粒度的隐私数据动态追踪与策略强制执行。

教育背景： 计算机科学、人工智能或相关方向博士学位，在 ACL, EMNLP, NeurIPS, ICLR 等顶会有高质量论文发表。

深厚理论背景： 深入理解强化学习、博弈论或控制论在 AI 安全中的应用。

创新能力： 能够从 0 到 1 提出解决“黑盒攻击”或“间接注入”的防御架构，而非仅仅依赖现有的过滤规则。

视野： 对 AGI 时代的对齐问题（Superalignment）有深刻见解。