初速度
车机产品安全专家
车机产品安全专家
发布于 2 小时前基层主管/组长
全职员工仅现场办公信息安全
信息安全
Devsecops
Llm/Agent
Sdl
代码审计
威胁建模
安全架构设计
渗透测试
漏洞挖掘
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
AI安全前沿探索、体系从0到1建设、技术成长空间大，WLB待确认
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.5万
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
约 210 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 信息安全 · 约 130 个在招
职位详情
关于这个职位
本职位主要负责智能驾驶产品的车端系统、车云通信及OTA链路的安全建设与渗透测试
候选人需主导基于LLM与Agent的代码审计及漏洞挖掘能力建设，从0到1搭建覆盖研发全流程与产品全生命周期的安全体系，并带领团队完成技术路线规划与落地执行
最低要求
年以上安全从业经验，其中 3 年以上研发安全或产品安全方向的体系建设经验，有从 0 到 1 设计并落地 SDL / DevSecOps 或产品安全体系的完整经历，并有快速成长、独立承担方向的记录
具备深厚的代码审计与漏洞挖掘能力，有高质量的真实漏洞发现记录，能独立完成复杂系统的安全评估
能主导复杂产品（如车端系统、车云架构）的威胁建模与安全架构设计，并推动研发团队落地
具备扎实的工程能力，能主导代码安全平台与自动化审计系统的架构设计
对大模型与 Agent 有深入理解，有以 LLM / Agent 规模化开展代码审计或漏洞挖掘的实践，能设计效果评测与误报治理机制
具备强烈的 Ownership 与跨团队推动能力，能在研发效率与安全要求之间做出平衡并对结果负责
工作职责
负责产品安全建设：面向智能驾驶产品的车端系统、车云通信、OTA 与数据链路的威胁建模、安全设计评审与渗透测试
建设 Agent 化的代码审计与漏洞挖掘能力：以 LLM / Agent 承担代码审计、漏洞验证与修复建议，专家负责高价值问题的定义与结果把关
面向基于Agent构建的研发流程和 AI 代码生成场景，建设相应的安全评审与管控机制
与研发、产品与测试团队协作，将安全要求内建于研发流程与产品架构
负责研发安全与产品安全的整体规划，从 0 到 1 建设覆盖研发全流程与产品全生命周期的安全体系，制定路线图并带领方向团队
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦自动驾驶前沿赛道，技术栈深度融合传统安全工程与AI Agent，行业壁垒高且人才稀缺
- 大型企业与C轮融资背景提供充足的研发资源与广阔的体系搭建空间
- 需同时兼顾研发效率与安全合规，跨部门推动落地时可能面临流程改造阻力
- AI安全场景尚处探索期，大模型误报治理与效果评测缺乏成熟行业标准
- 适合具备深厚安全工程功底、熟悉汽车电子架构，且对AI技术落地有强烈兴趣，能够独立主导复杂系统安全建设的资深专家
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向首席安全专家(CISO)、自动驾驶安全架构负责人或安全技术团队总监方向发展
- 深耕AI安全与车规级安全交叉领域，成为具备工程化落地能力的复合型安全领军人才
- 负责智能驾驶产品全链路的安全架构设计与渗透测试，覆盖车端系统与车云通信
- 主导基于大模型和Agent的代码审计与漏洞挖掘平台建设，实现安全能力的自动化与智能化升级
- 从0到1搭建研发与产品安全体系，制定技术路线图并带领团队推进落地
- 精通威胁建模、SDL/DevSecOps体系搭建与代码安全平台架构设计
- 具备深厚的漏洞挖掘与复杂系统安全评估能力，拥有高质量真实漏洞发现记录
- 熟悉LLM/Agent在安全领域的应用，能设计效果评测与误报治理机制
申请策略
- 提前了解目标公司在自动驾驶领域的业务布局与技术栈，准备针对“AI代码生成安全管控”的具体解决方案思路，展现跨团队协同与Owner意识
- 突出从0到1搭建DevSecOps或产品安全体系的完整案例，量化漏洞拦截数量与研发效能提升指标
- 详细展示主导代码安全平台或自动化审计系统的架构设计经验与技术选型逻辑
- 深入研究LLM/Agent在代码审计中的Prompt工程、RAG架构及幻觉抑制技术
- 补充车云通信协议（如DoIP、SOME/IP）安全机制与车载操作系统底层安全知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答项目经验
- 针对AI安全类问题，先阐述技术选型依据，再说明评测指标设计（如Precision/Recall/FPR），最后给出迭代优化路径
- 威胁建模部分可结合STRIDE或PASTA框架展开，强调闭环验证
- 请分享一个你从0到1搭建DevSecOps体系的完整案例，遇到的最大挑战及如何解决？
- 如何设计基于Agent的代码审计系统？怎样平衡大模型生成的误报率与实际开发效率？
- 面对车端系统与车云架构的复杂威胁，你的威胁建模方法论是什么？
- 在研发效率与安全要求冲突时，你如何制定取舍策略并确保结果负责？
- 复习常见车载通信协议安全漏洞及防御方案，准备1-2个利用AI工具提升安全效能的实际项目复盘
职位点评
薪资福利82
成长发展93
工作生活58
使命价值76
薪资福利
82较高
薪资预估处于行业中上水平，C轮融资及大型企业背景提供较好的薪酬竞争力与职业稳定性。
薪资信号未披露（AI估算：4.0千–7.0万/月）
成长发展
93较高
岗位深度融合AI Agent与传统安全工程，提供从0到1搭建前沿安全体系的实战机会，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、威胁建模、DevSecOps、代码审计、漏洞挖掘
业务类型profit_center
工作生活
58较低
职位未明确标注弹性工时或远程政策，作为核心安全专家需深度参与研发全流程，可能面临一定的项目交付压力。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
76中等
致力于保障智能驾驶产品安全，直接关乎用户生命安全与行业标准化进程，具有显著的社会价值与技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
初速度 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs