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Sr./Staff AI Security Engineer
Sr./Staff AI Security Engineer
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公信息安全
信息安全
Ai安全
Llm
云安全
信息安全
合规
智能体
风险评估
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
前沿AI安全领域、全球顶尖平台、高成长性但办公模式与WLB未知。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
48K
比信息安全中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
79 个在招 · 其中信息安全 4 个
市场机会
选择不多
台北 · 信息安全 · 10 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是趋势科技全球首席信息安全官办公室（CISO Office）治理、风险与合规（GRC）团队的高级/资深AI安全工程师
职责核心是评估新兴AI技术（如大语言模型、多智能体系统）带来的安全风险，并将安全实践嵌入AI采用的全生命周期，从技术层面构建可落地的安全控制和治理框架
最低要求
计算机科学、网络安全或相关领域的学士或硕士学位
5年以上软件工程经验，其中至少2年有在生产环境中构建和部署AI应用或AI平台工程的实践经
精通Python
具有使用LLM API、提示词/上下文工程以及AI智能体或编排框架的经验
具有使用AI工具的实践经验：编程助手（GitHub Copilot, Claude Code, Cursor等）、智能体运行时和CI/CD流水线集成
熟悉云平台（AWS、Azure或GCP）和容器化技术（Docker， Kubernetes）
扎实理解AI安全风险概念（如提示词注入、数据泄露、模型滥用、智能体行为风险）
优秀的沟通能力——能够将AI风险发现转化为清晰、可执行的语言，供技术和非技术利益相关者理解
工作职责
I. AI安全风险评估：1. AI威胁建模与风险评估：领导对不断演变的AI环境中安全与隐私风险的分析与评估，包括大语言模型、生成式AI服务、智能体与多智能体系统以及AI数据治理
策略与合规：与法律和合规团队协作，确保AI应用遵守内部政策和外部法规（例如NIST AI RMF、EU AI Act、新兴的AI特定法律）
漏洞分析：研究和记录AI生态系统和流程中的潜在漏洞，包括模型完整性、训练数据暴露/泄露、推理端点和智能体行为风险
修复方案设计：设计并推荐有效的安全控制和缓解措施以应对已识别的风险，将安全要求转化为可操作的工程计划
II. AI安全实施与工程：1. 安全服务实施：领导特定AI相关安全服务的技术实施，例如输入/输出内容过滤器、对抗性防御机制和安全的模型服务架构
AI系统与数据安全实施：领导跨AI系统的安全控制设计与实施——涵盖数据治理、模型完整性、访问控制、使用策略执行和合规审计——并在整个AI开发生命周期（AI DLC）中嵌入安全，从数据摄入和模型集成到部署和监控，倡导在所有AI举措中采取“安全设计”方法
研究与咨询：紧跟快速发展的AI安全和攻击向量领域
为产品和工程团队提供关于安全AI开发最佳实践的专业咨询
优先资格
具有AI/ML安全、MLSecOps或云原生安全方面的经验
熟悉AI治理框架（如NIST AI RMF、ISO 42001、EU AI Act）或安全框架（如NIST CSF、ISO 27001）
具有影子AI检测、NHI/智能体身份管理或AI可观测性工具方面的经验
相关认证：CISSP、CISM、CRISC或CAISP
熟悉适用于AI模型和训练数据的软件供应链安全
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与网络安全两大前沿技术的交汇点，技术成长空间巨大
- 需要同时具备扎实的AI工程实践能力和深厚的安全专业知识，对复合型技能要求极高
- AI技术及攻击向量演进迅速，需要持续学习以保持专业领先
- 适合既热爱AI技术又有志于守护其安全、具备跨领域思维和强大沟通能力，希望站在技术变革前沿解决复杂问题的资深工程师或安全专家
缺点 / 挑战
- 直接受雇于全球云安全领导者公司，能接触到最前沿的AI安全实践和复杂挑战
- 职位位于公司核心的全球CISO办公室，具有较高的战略影响力和跨团队协作机会
- 作为治理、风险与合规角色，可能需要在推动创新与确保安全合规之间寻找平衡
角色解读
- 可向AI安全架构师、云安全专家等更深入的技术专家方向发展
- 也可凭借跨领域知识（AI+安全+合规）向信息安全负责人（如CISO）或AI治理方向发展
- 在快速发展的AI安全领域，积累深厚经验后有望成为行业思想领袖或顾问
- 评估大语言模型、智能体等新兴AI技术的安全与隐私风险，并制定相应的控制措施
- 将安全要求落地为具体的AI系统安全设计方案，如内容过滤、对抗防御和安全模型部署架构
- 作为专家，为产品和工程团队提供AI安全最佳实践指导，确保AI开发流程符合安全与合规标准
- 精通Python及AI开发工具链，有在生产环境部署AI应用的实战经验
- 深入理解AI安全风险，如提示词注入、数据泄露、模型滥用和智能体行为风险
- 熟悉云平台与容器技术，并具备将安全框架（如NIST AI RMF）应用于实践的能力
申请策略
- 在申请或面试中，着重展示你如何将复杂的技术风险转化为可执行的业务或工程语言
- 研究趋势科技近期在AI安全领域发布的报告、产品或博客，体现你对公司的了解和热情
- 重点突出有明确产出的AI项目经验，特别是涉及安全、部署和治理的环节，用具体案例说明
- 详细列举你熟悉的AI工具链（如具体LLM API、框架）和安全工具/框架的实践经验
- 突出任何与合规、风险评估或安全策略制定相关的经验，即使是非正式的
- 系统学习并理解主要的AI治理框架（如NIST AI RMF）和新兴法规（如EU AI Act）的核心要求
- 深入研究针对大语言模型和智能体的特定攻击向量与防御技术，并尝试搭建简单实验环境验证
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，重点突出你的技术决策和实际影响
- 对于治理框架问题，先阐述核心原则，再结合具体技术场景（如模型训练、部署）说明落地步骤
- 在回答技术风险问题时，可先从威胁建模角度分解，再从检测、防御、响应等多个层面提出方案
- 请描述一个你参与过的AI系统，并分析其潜在的安全风险点，你会采取哪些控制措施？
- 如何为一家公司设计一个符合NIST AI RMF框架的AI安全治理流程？
- 面对一个使用了第三方大语言模型API和开源智能体框架的产品，你会如何从安全角度评估其供应链风险？
- 请解释什么是“影子AI”，并说明在企业环境中检测和缓解此类风险的方法
- 复习并准备能清晰解释主要AI安全风险（如提示词注入、训练数据泄露）及其技术原理
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活65
使命价值85
薪资福利
70中等
该职位未披露具体薪资，但作为高级技术岗位且公司规模庞大，其补偿性满足程度可能处于市场中上水平。
薪资信号面议 (3.5–6万/月)
成长发展
90较高
该职位处于AI与安全交叉的前沿领域，技术要求高且涉及新兴技术，为求职者提供了极强的技能成长和深度发展机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Generative AI、agentic systems、multi-agent systems、AI governance、NIST AI RMF、EU AI Act、Python、GitHub Copilot、Claude Code、Kubernetes
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
职位明确在台北市，生活便利，但JD未提及任何办公模式或WLB相关信号，工作强度可能取决于团队文化。
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
85较高
加入全球云安全领导者公司，从事保障AI技术安全这一具有高度社会价值和行业重要性的工作，使命感和意义感较强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号全球云安全领导者、守护世界
创新程度积极采用新技术
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