隐私计算高级工程师
🤖 AI 估测：¥30K-50K
发布时间：1 天前
ℹ️关于这个职位
该职位负责设计开发高性能分布式协同计算框架，集成可信执行环境（TEE）保障数据安全，并开发联邦学习等隐私计算算法
适合有C++/Python经验、熟悉分布式系统和TEE技术的资深工程师，在浪潮这样的大平台从事前沿隐私计算研发
✓工作职责
协同计算框架开发：基于C++设计和开发高性能分布式协同计算框架，实现任务调度、资源管理、节点通信等核心模块
优化协同计算系统的性能，解决高并发、低延迟场景下的技术挑战，如负载均衡、容错处理等
算法模型开发：基于Python开发联邦建模、协同计算相关通用算法模型，通过优化提升性能及准确性
可信执行环境（TEE）集成与开发：负责可信执行环境（如Intel SGX、ARM TrustZone、AMD SEV等）的底层模块开发，保障敏感数据在计算过程中的机密性与完整性
实现TEE与协同计算框架的安全交互机制，包括安全启动、远程证明、安全内存分配等核心功能
安全机制设计与实现：开发数据加密、密钥管理、访问控制等安全组件，确保计算任务在可信环境中免受侧信道攻击和恶意篡改
结合零信任安全模型，设计跨节点间的可信验证协议
⭐最低要求
本科及以上学历，计算机等相关专业优先
3年以上C++开发经验优先，具备协同计算或TEE相关项目经历（如隐私计算平台、区块链节点、安全沙箱等）
精通Python或C++11及以上标准，熟悉STL、多线程编程、内存管理及性能优化工具（如gprof、Valgrind）
熟悉分布式系统或并行计算框架（如MPI、OpenMP、Ray等），具备大规模集群开发经验
深入理解至少一种TEE技术（如Intel SGX开发流程、Enclave编程模型），有实际项目集成经验
掌握加密算法（AES、RSA、ZKP）、安全协议（TLS、RA-TLS）及常见攻击防御手段
有实际部署TEE应用的经验，熟悉TEE开发工具链（如Intel SGX SDK、OpenEnclave）