小米
顶尖应届-高级安全工程师-软件
顶尖应届-高级安全工程师-软件
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
博士
研究与开发 (研发)
LLM
密码学
隐私保护
GDPR
零知识证明
同态加密
安全多方计算
机密计算
TEE
AI 估算 · 25k–45k
博士精英岗，安全方向稀缺，小米已上市，北京薪资高于一般研发，综合竞争力强。
职位详情
关于这个职位
加入小米安全团队，作为高级安全工程师，你将专注于隐私保护、动态授权和可信计算等前沿领域
你将参与设计基于密码学的隐私审计协议、构建反事实因果推理的动态授权模型，并研究端云一体的机密计算架构
这是一个将顶尖学术研究转化为实际产品、直接保护亿万用户数据安全的精英岗位
最低要求
学术要求：1、计算机安全、密码学、机器学习安全、操作系统、体系结构等相关专业博士
至少1篇CCF-A/CORE A*顶会论文（IEEE S&P/CCS/USENIX Security/NDSS/ASPLOS/SOSP/OSDI/NeurIPS/ICML），以一作或学生一作为佳
技术能力要求：1、熟悉密码学基础（零知识证明、同态加密、安全多方计算，至少掌握一项）
熟悉至少一种TEE生态（Intel TDX/ARM CCA/AMD SEV-SNP/NVIDIA CC），具备机密计算（CCC）实际研究或工程经验者优先
熟悉至少一个主流LLM框架内部机制（推理、Agent、Tool Use），对分层模型推理有实际研究成果者优先
具备系统级编程能力（C/C++/Rust），能独立完成kernel/TEE相关原型
对GDPR隐私分级等隐私保护规范体系有一定了解
软性要求：1、对"让技术真正守护用户"有长期使命感
具备"学术研究→工程落地"转化的主观意愿与能力——应届生入职后将深度参与联合实验室工作，学术成果必须能落地到真实产品
中英文学术写作能力，具备独立论文投稿经验
具有探索精神
工作职责
隐私审计子方向：设计Agent全生命周期的隐私使用审计协议，提出基于密码学承诺的跨会话数据血缘追踪方案，落地到Agentic OS用户隐私审计中心
动态授权子方向：构建基于反事实因果推演的Agent级动态授权模型，研究意图链一致性验证算法，落地到miClaw L3执行控制层
可信私密计算子方向：研究端云一体的可验证机密计算架构，解决TDX远程证明在移动端的落地难题，推动小米成为国产PCC事实标准
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术栈：涉及密码学、TEE、LLM、Agent等最热门安全方向，能快速积累核心竞争力
- 顶级平台：小米已上市，资源充足，且该岗位有联合实验室，学术研究与工程落地并重
- 高影响力：工作直接保护亿万用户数据安全，成果能大规模应用，成就感强
- 精英圈子：与CCF-A论文级别的人才共事，学术交流氛围浓厚
- 极高门槛：要求博士学历和顶会论文，且需具备系统编程和多项前沿技术能力，适合顶尖人才
- 技术迭代快：安全领域（如TEE、机密计算）变化迅速，需持续学习跟踪最新进展
- 适合博士毕业、在安全/密码学/系统方向发表过顶会论文、热爱将学术研究转化为真实产品、且对隐私保护和用户安全有使命感的顶尖应届生
缺点 / 挑战
- 高强度研究转化：需将学术成果快速落地到产品，理论与实践结合压力大
角色解读
- 短期（1-2年）：深度参与联合实验室项目，将学术成果转化为小米产品级安全能力，成为隐私计算或机密计算领域的专家
- 中期（3-5年）：主导安全子方向的技术路线，带领团队推进前沿研究，在小米内部或学术界建立影响力
- 长期：成长为安全技术领域的领军人物，推动行业标准（如国产PCC），或转向安全架构师/技术管理岗位
- 设计并实现Agent全生命周期的隐私审计协议，确保用户数据使用可追溯、可验证
- 构建基于反事实因果推理的动态授权模型，在系统层面实现意图一致性的安全控制
- 研究端云一体的可验证机密计算架构，将TDX远程证明等前沿技术落地到移动终端
- 扎实的密码学基础，至少掌握零知识证明、同态加密或安全多方计算中的一项
- 熟悉至少一种TEE生态（如Intel TDX、ARM CCA），具备实际研究或工程经验
- 深入理解主流LLM框架的内部机制，包括推理、Agent和Tool Use
- 具备系统级编程能力（C/C++/Rust），能独立完成Kernel或TEE相关原型开发
申请策略
- 申请时强调使命感和研究落地意愿，小米非常看重“技术守护用户”的价值观
- 提前了解小米在安全领域的布局（如Agentic OS、miClaw L3），在面试中展现对该方向的理解和热情
- 突出顶会论文（CCF-A/CORE A*）及一作身份，详细描述研究贡献与技术细节
- 强调密码学、TEE、LLM等核心技术能力，最好有项目或开源代码佐证
- 展示系统编程能力（C/C++/Rust），附上Kernel或TEE相关原型链接
- 体现“学术到工程”转化的经历，如研究项目落地案例或实习中的工程贡献
- 若TEE或机密计算经验不足，可提前学习Intel TDX/ARM CCA的官方文档，并尝试在模拟环境搭建原型
- 熟悉主流LLM Agent框架（如LangChain、AutoGPT）的内部机制，加深对推理和Tool Use的理解
面试指南
- 技术问题：先明确问题背景和约束，然后提出方案框架，重点说明关键设计选择（如安全效率权衡），最后总结优势与限制
- 研究转工程问题：结合具体案例，突出从理论到实现的思考过程，包括遇到的困难、解决的创新点以及最终效果
- 价值观问题：结合个人经历和项目，表达对隐私保护的使命感，并举例说明技术如何真正惠及用户
- 请介绍一下你在CCF-A顶会论文中的核心贡献和技术难点
- 如何设计一个跨会话的数据血缘追踪方案？请从密码学承诺角度阐述
- 在TEE环境中，如何解决远程证明在移动端的性能和安全性平衡问题？
- 请解释反事实因果推理在动态授权中的应用，并给出一个具体场景
- 你如何看待学术研究到工程落地的挑战？举一个你过去的例子
匹配度报告
74
综合匹配度
高端安全研究岗位，前沿技术栈、强成长性、高使命感，但工作地点和强度对生活化动机要求较高。
适合人群
最匹配发展性和意义感动机较强的求职者，适合追求技术前沿、研究落地和社会影响力的顶尖博士。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展95
工作生活40
使命价值90
薪资福利匹配
70中等
该职位虽未披露具体薪资，但小米作为上市公司且为博士精英岗位，预计薪资高于市场水平，福利完善；但JD未明确列出福利项，且博士应届起薪可能低于其期望。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展匹配
95较高
该职位涉及密码学、TEE、LLM等前沿技术，并与联合实验室深度合作，学术研究可直接转化为产品，成长路径清晰，是技术发展的绝佳平台。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈密码学、零知识证明、同态加密、安全多方计算、TEE、Intel TDX、ARM CCA、机密计算、LLM、Agent
成长机会联合实验室、学术成果必须能落地到真实产品
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
工作地点在北京，仅现场办公且未提及弹性工作或远程；博士精英岗位通常强度较高，但具体WLB信号未提及。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
90较高
该职位明确强调“让技术真正守护用户”，涉及用户隐私保护和数据安全，社会影响力高；安全与AI交叉领域处于高速增长赛道，创新性强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号让技术真正守护用户
创新程度开拓性创新（行业首创）
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