人工智能安全治理岗

优缺点分析

角色解读

• 在AI安全领域深耕，可成为企业安全架构师或首席安全官（CSO）
• 横向拓展至数据安全、隐私计算等交叉领域，成为综合性安全专家
• 随AI监管趋严，向政策研究或安全咨询方向发展，影响行业标准
• 制定并执行AI全生命周期安全治理制度，覆盖从数据准备到模型下线的每个环节
• 对AI项目进行安全评审，执行红蓝对抗、提示词注入等渗透测试，输出评估报告
• 构建自动化安全检测工具和防护能力，提升安全运营效率
• 对接监管机构，完成算法备案、安全审计及应急响应，参与行业标准制定
• 精通AI安全攻击与防御技术，如模型投毒、提示词注入、数据投毒等
• 熟悉国内外AI安全法规（如生成式AI安全要求、NIST AI RMF）
• 具备安全工具体系建设或红队评估实战经验
• 掌握PyTorch、DeepSpeed等AI框架，了解大模型训练推理流程

申请策略

• 提前了解平安的AI业务方向和金融科技安全要求，面试中展示行业洞察
• 准备好能体现技术深度的项目案例，尤其是攻防实战细节
• 突出大模型安全项目的实战经验，如红蓝对抗、安全检测工具开发等
• 强调参与过的监管合规项目，如算法备案、安全审计
• 列出掌握的安全认证（CISSP等）和AI框架技能
• 补充对大模型训练推理框架（PyTorch、DeepSpeed）的动手经验
• 学习NIST AI RMF、ISO 42001等国际标准，准备相关案例

面试指南

• STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目经验
• 先讲安全风险原理，再结合具体工具或方法，最后强调闭环效果
• 法规类问题需结合国内外标准对比，展示系统性思考
• 请描述一次你主导的AI安全红蓝对抗，具体步骤和发现
• 你对生成式AI安全基本要求（如《生成式人工智能服务安全基本要求》）如何理解？
• 如何检测一个LLM是否存在数据投毒或偏见？
• 请设计一个AI安全事件响应流程
• 你如何评估一个AI模型的合规风险？