中国平安
资深 AI 安全研究员
资深 AI 安全研究员
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
RAG
SoC
威胁检测
AI安全
漏洞分析
大模型
Prompt Engineering
AI 估算 · 35k–55k
资深AI安全研究员岗位在深圳，平安作为金融科技巨头，薪资竞争力强，面议但预计在35-55K，年终奖通常14-16个月。
职位详情
关于这个职位
该职位是平安集团的资深AI安全研究员，负责AI安全研究方向规划、主导AI+SOC智能研判体系建设、设计安全Agent/Workflow架构，并牵头AI赋能攻防研究
要求具备扎实的安全研究能力和AI应用架构能力，能够跨团队推动安全智能分析流程落地
适合有安全背景并精通大模型、RAG、Agent等前沿技术的资深人士
最低要求
安全研究能力扎实：熟悉安全运营、威胁检测、事件响应、漏洞分析、攻防演练等方向中的多个领域，能够从复杂安全场景中抽象问题、定义方法并推动落地
具备AI安全应用架构能力：深入理解大模型、RAG、Agent、Prompt Engineering、Tool Calling / Function Calling等AI应用范式，能够设计复杂安全场景下的智能分析流程和评测体系
具备较强的技术判断和攻坚能力：能够判断AI技术在安全场景中的适用边界，识别模型幻觉、误判、证据不足、自动化误处置等问题，并设计可靠的校验和防护机制
具备工程化和原型验证能力：熟悉Python，能够完成AI安全原型系统、工具链封装、知识库构建、自动化分析脚本和实验验证
了解向量检索、搜索引擎、FastAPI、Docker等工程实践
具备跨团队推动能力：能够与产品、安全运营团队协作，负责安全需求定义、应用方案设计和效果验收
工作职责
负责AI安全研究方向规划与关键场景设计：面向安全运营、威胁检测、事件响应、漏洞分析、攻防验证等方向，规划AI在安全业务中的应用路径，明确能力边界、技术路线、评估方法和落地优先级
主导AI+SOC智能研判体系建设：设计预警研判、攻击链溯源、威胁情报关联、安全日志分析、处置能力建设等核心能力，推动SOC从人工经验驱动向AI辅助研判、证据化分析和自动化闭环演进
主导安全Agent / Workflow架构设计：负责安全场景下Agent、RAG、工具调用、任务拆解、上下文管理、结果校验和人工确认机制的架构设计，构建面向安全分析师的智能研判助手和自动化分析流程
牵头AI赋能攻防研究与验证：探索大模型在代码审计、漏洞分析、Fuzzing Harness生成、渗透测试路径辅助、攻击链推理、检测规则生成等方向的应用，形成可复用的方法、工具和研究成果
建立AI安全应用评测与风险控制机制：负责AI安全能力的效果评估和风险控制，包括准确性、可解释性、误报漏报、证据完整性、提示
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 切入AI+安全交叉前沿领域，技术含量高，市场稀缺性强
- 平安作为金融巨头，数据场景丰富，平台资源雄厚
- 有机会主导AI安全从0到1的体系建设，积累深厚经验
- 薪资面议但预计处于行业领先水平，福利体系完善
- 要求跨领域知识（安全+AI+工程），学习曲线陡峭
- 技术迭代快，需要持续跟进大模型、Agent等最新进展
- 适合有扎实安全背景且对AI技术有强烈兴趣，愿意推动安全智能化变革的资深技术人员
缺点 / 挑战
- 安全与AI结合场景复杂，容错率低，压力较大
角色解读
- 可以晋升为AI安全首席科学家或技术总监，领导更大规模的AI安全团队
- 也可以深耕技术，成为安全AI领域的顶级专家，主导行业标准制定
- 还可以横向扩展到AI安全产品架构或解决方案，带领产品落地
- 规划AI在安全运营、威胁检测等场景的应用路径，设计技术方案和评估方法
- 主导智能研判体系建设，推动SOC从人工驱动向AI辅助自动化演进
- 设计安全场景下的Agent/Workflow架构，包括RAG、工具调用、任务拆解等
- 牵头大模型在代码审计、漏洞分析、渗透测试等攻防领域的应用研究
- 深厚的安全研究能力，熟悉SOC、威胁检测、漏洞分析等多个领域
- 精通大模型、RAG、Agent、Prompt Engineering等AI应用技术
- 较强的技术判断力，能识别AI幻觉、误判等问题并设计校验机制
- Python工程化能力，熟悉向量检索、FastAPI、Docker等工具
申请策略
- 提前了解平安安全体系（如SOC现状），在面试中结合岗位职责提出具体改进思路
- 准备1-2个AI安全创新应用方案，展示技术前瞻性和落地思考
- 突出安全运营、威胁检测或漏洞分析等领域的项目经验，量化成果
- 重点描述AI应用案例，如RAG、Agent、Prompt Engineering在安全场景的实践
- 强调Python工程化和原型开发能力，展示工具链和自动化脚本
- 如果有跨团队协作或技术领导经验，务必提及
- 深入学习大模型Agent框架（如LangChain、AutoGPT）和RAG技术
- 补充安全领域AI评测和幻觉缓解方法，提升技术判断力
面试指南
- 用STAR原则回答：情境-任务-行动-结果，突出技术选型、方案比较和效果量化
- 遇到问题先分析根因，再提出多种解决方案并权衡取舍，最后总结经验
- 评估类问题要涵盖准确率、误报漏报、可解释性、鲁棒性等维度
- 请描述你如何设计一个基于大模型的安全事件智能研判系统？
- 在AI安全应用中，模型幻觉或误判如何识别和处理？请举例
- 你如何评估一个AI安全能力的效果？会关注哪些指标？
- 设计一个Agent用于自动化威胁猎杀，你会如何架构？
- 请分享一个你主导的AI安全项目，遇到的最大挑战是什么？
匹配度报告
76
综合匹配度
前沿AI+安全技术岗，技术成长空间大，薪资竞争力强，但工作强度未知。
适合人群
该职位最适合追求技术成长、愿意投入时间学习前沿AI安全技术的求职者，对WLB要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值85
薪资福利匹配
80较高
薪资面议但资深岗位预计有较强竞争力，作为上市巨头福利体系完善，但具体数字不透明。
薪资信号面议 (35K-55K/月)
成长发展匹配
90较高
岗位聚焦前沿AI+安全技术，技术栈新，成长空间大，但JD未明确提及培训或晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、RAG、Agent、Prompt Engineering、Tool Calling
业务类型cost_center
工作生活匹配
50较低
深圳核心地段现场办公，未提及WLB，金融科技大厂通常有一定加班压力。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
85较高
AI安全防御方向具有正向社会价值，行业高速增长，但JD未明确强调使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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