AI安全工程师

岗位职责
1. AI应用安全管理体系。负责AI应用、RAG知识库、AI Agent及MCP服务的威胁建模、安全评审与安全基线建设，将安全要求融入需求、开发、测试、上线和运营全过程，实现全生命周期闭环管理。
2. AI攻防测试与风险验证。针对提示词注入、越狱、敏感信息泄露、知识库与记忆污染、越权访问、工具滥用及不安全输出等风险，设计攻击场景与测试方法，建设评测用例库和自动化验证能力，推动风险发现、修复、复测闭环。
3. AI运行时安全防护。**围绕身份认证、权限委托、工具调用、多智能体协作和对外服务开放，建设安全护栏、最小权限、执行隔离、高风险操作审批及审计追溯能力，防范智能体越权执行、数据外泄和资源滥用。
4. AI数据与内容安全治理。针对数据接入、知识检索、上下文传递、长期记忆及模型输出等环节，落实数据分类分级、敏感信息识别与脱敏、知识库访问控制、内容风险检测等措施，协同业务及合规团队制定场景化防护策略。
5. AI赋能安全。利用大模型、Agent及自动化技术，建设代码审计、漏洞分析、告警降噪、关联研判和辅助处置工具，以及AI安全日志、风险监测和效果评估机制。

任职要求
1. 本科及以上学历，计算机、信息安全、软件工程、人工智能等相关专业；2年以上信息安全相关经验，在应用安全、研发安全、安全攻防、安全运营或安全平台建设中至少一个方向具备扎实积累，优秀者可适当放宽。
2. 熟悉Web/API安全、身份认证、权限控制、代码与依赖安全及常见业务逻辑漏洞，能够独立开展安全评审、攻击路径分析、漏洞验证与防护方案设计。
3. 理解LLM、RAG和AI Agent的工作原理与工程架构，熟悉Prompt、Embedding、向量检索、Function Calling、MCP、工作流编排及记忆机制，能够识别各环节的信任边界与风险。
4. 熟悉大模型与智能体典型安全风险及防护方法，具备AI安全评估、红队测试、安全护栏或权限治理中的至少一项实践经验，能够设计可复现的测试用例，并验证防护措施的有效性。
5. 具备AI应用开发或安全工具工程化经验，熟悉Dify或同类AI应用开发平台、Agent框架。