麦当劳
AI安全工程师（系统与基础设施方向） (MJ118280)
AI安全工程师（系统与基础设施方向） (MJ118280)
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
实习生仅现场办公信息安全
信息安全
Ai Agent
Ai安全
Go
云原生
大模型
威胁分析
安全架构
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
外企前沿AI安全岗，技术栈新颖成长空间大，薪资福利具竞争力，适合追求技术发展的应届生。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
1.5万
比信息安全中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
16 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 信息安全 · 87 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责麦当劳AI系统与基础设施的安全能力建设，包括大模型应用、云原生环境的安全架构设计与威胁分析
你需要参与AI安全工程自动化，并利用大模型提升安全运营效率，适合对AI与信息安全交叉领域感兴趣的应届生或实习生
最低要求
统招全日制 2025 - 2027 届本科生及硕士生，计算机科学、软件工程、信息安全、网络工程、人工智能等相关专业优先
具备良好的计算机基础，理解操作系统、计算机网络及 Web/API 基本原理，有 Linux 使用或开发经验
具备一定的编程和工程实践能力，熟悉 Python、Go、Java、C/C++、Rust 等至少一种编程语言，能够独立完成基本的代码编写、调试和问题分析
对 AI 与信息安全交叉领域有浓厚兴趣，对大模型、Agent、Web 安全、系统安全等其中一个或多个方向有基本认知或实践经验
具备良好的学习能力、独立思考和沟通协作能力，思维缜密、逻辑清晰，乐于探索新技术并主动发现和解决问题
工作职责
参与公司 AI 系统与基础设施安全能力建设，围绕大模型应用、AI Agent、云原生及相关运行环境，参与安全架构、技术基线和安全控制的设计与优化
在指导下参与 AI 应用及企业系统的安全评估与威胁分析，识别身份权限、数据访问、接口、软件供应链及运行环境中的潜在安全风险，并推动整改闭环
参与 AI 安全工程与自动化能力建设，围绕身份与权限、安全审计、运行隔离、安全防护等方向，开展技术调研、PoC 验证、安全工具开发与自动化实践
参与云原生及基础设施安全相关工作，并探索利用大模型、Agent 和 AI Coding 提升安全分析、风险发现、安全运营及事件响应效率
跟踪 AI、安全及基础设施领域的新技术与攻防趋势，参与相关安全测试与实践，协助将安全与合规要求转化为可落地的技术措施
优先资格
具备以下一项或多项经验者优先：
Agent、RAG、MCP、AI 应用或 AI Infrastructure 相关项目经验
Docker、Kubernetes、Cloud Native、可观测性等系统或基础设施实践
Web 攻防、CTF、安全工具开发、漏洞研究等安全实践
GitHub 开源项目、开源社区贡献或较完整的个人技术项目
熟悉 AI Coding 工具，并有利用 AI 完成实际开发、研究或自动化任务的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与安全的交叉前沿领域，技术栈新颖（大模型、Agent、云原生）
- 外企平台，能接触到企业级大模型应用与基础设施的真实安全场景
- 提供完善的技术指导与PoC验证机会
- AI安全属于新兴领域，技术迭代极快，需要持续学习
- 在“指导下参与”意味着初期需承担较多基础执行工作，独立负责核心架构的周期较长
- 适合对AI与信息安全交叉领域有浓厚兴趣，具备扎实计算机基础与编程能力，且乐于探索新技术的应届生或实习生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从初级安全工程师成长为AI安全架构师或安全专家
- 未来可向AI安全研究、云原生安全或企业安全合规管理方向发展
- 负责AI系统、大模型应用及云原生环境的安全架构设计与威胁分析
- 参与AI安全工程自动化建设，利用大模型提升安全运营与事件响应效率
- 跟踪前沿AI与安全技术，将合规要求转化为落地措施
- 扎实的计算机基础（OS、网络、Web/API）及Linux使用经验
- 熟练掌握至少一门编程语言（Python/Go/Java等）
- 对AI大模型、Agent、Web/系统安全有基本认知或实践经验
申请策略
- 了解麦当劳在数字化转型和AI应用方面的最新动态，思考大模型在餐饮零售场景下的安全合规挑战，面试时可作为亮点提出
- 突出在AI应用、云原生或安全攻防方面的项目经验（如CTF、开源贡献）
- 展示利用AI Coding工具提升开发效率的实际案例
- 强调对大模型、Agent等新技术的理解与实践
- 深入学习Docker/Kubernetes等云原生技术，了解AI Infrastructure的安全风险
- 熟悉RAG、MCP等AI应用架构，并尝试进行相关的安全测试或工具开发
面试指南
- STAR法则（情境、任务、行动、结果）结合技术深度：先阐述技术原理，再结合具体场景分析风险，最后给出你的解决方案或实践案例
- 在AI Agent或大模型应用中，你认为最大的安全风险是什么？如何防范？
- 请描述一次你利用Python或Go开发安全工具或自动化脚本的经历
- 云原生环境下，容器和Kubernetes面临哪些典型的安全威胁？
- 你如何看待AI Coding工具在提升开发效率的同时引入的安全风险？
- 复习操作系统、计算机网络基础，准备1-2个自己主导或深度参与的安全/AI项目案例
- 了解当前大模型安全（如Prompt Injection、数据泄露）的主流防御方案
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活70
使命价值65
薪资福利
75中等
外企平台提供具有市场竞争力的薪资与福利，AI安全方向具备技术溢价，整体薪酬回报较好。
薪资信号未披露（AI估算：1.2千–1.8万/月）
成长发展
85较高
岗位聚焦AI与安全的交叉前沿领域，技术栈新颖，且明确提及“在指导下参与”和“技术调研、PoC验证”，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、大模型、云原生、Docker、Kubernetes、Python、Go、RAG、MCP
成长机会在指导下参与、技术调研、PoC 验证
业务类型cost_center
工作生活
70中等
外企通常注重工作生活平衡，但JD未明确提及办公模式与工时，且安全岗位可能需应对突发事件，WLB情况需进一步确认。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
保障跨国餐饮巨头的大模型应用与数据安全，具有一定的社会价值（保障公众数据安全），但主要偏向企业商业支撑。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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