华为
AI信息安全防护与建模专家
AI信息安全防护与建模专家
发布于 5 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
Nist Ai Rmf
Owasp
Rag
信息安全治理
智能体架构
零信任架构
风险建模
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿AI安全专家岗，技术成长空间极大，薪资竞争力强，但跨部门推动压力大且WLB未明确。
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
7万
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 490 个在招 · 其中信息安全 4 个
市场机会
选择适中
深圳 · 信息安全 · 39 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责华为全栈AI体系的信息安全顶层设计与规划，构建覆盖AI全生命周期的安全治理体系与解决方案
你需要结合公司AI战略，识别潜在安全风险，引领AI信息安全技术方向，确保公司信息安全资产有效支撑业务发展
最低要求
一、知识/技能
AI/ML 安全：深入理解 LLM、生成式 AI、智能体架构、RAG、模型训练/推理流程及其信息安全威胁矩阵
深入理解大语言模型（LLM）、生成式 AI、多模态、智能体（Agents）及 RAG 架构的底层原理与运行机制，熟悉从数据准备、模型训练、微调到推理部署的全流程信息安全保护与审计方法
零信任安全架构：熟悉主流云平台（华为云/AWS等）环境下的 AI 算力集群、容器化（Kubernetes）及微服务安全架构设计，掌握面向“人-智能体-系统”的零信任微隔离架构，精通复杂 AI 的身份管控标准、AI机密计算等的数据保护架构方法
治理与风险管理：熟悉 NIST AI RMF、OWASP LLM Top 10、MITRE ATLAS、ISO 42001、GDPR、欧盟 AI 法案等
具备信息安全风险建模、感知预警、安全冒泡机制设计与落地能力，具备企业级信息安全防护体系搭建实战经验、信息安全事件应急处置经验
二、能力
AI架构和方案落地：精通大模型与AI智能体（Agent）的内生与衍生风险（如Prompt注入、模型投毒、供应链污染等）
掌握AI场景下数据、内容、模型的信息资产保护方法
具备AI信息安全风险量化评估、架构设计、保护方案规划与落地能力
前瞻洞察与技术演进：具备敏锐的“AI×安全”交叉领域技术嗅觉，能够将业界前沿攻防研究、监管合规及技术趋势，转化为可落地、可量化、具有竞争力的业务安全护城河升级技术路线图
组织影响力与生态协同：具备卓越的技术布道与跨组织驱动能力，能以专家身份在多元团队间建立技术威信
善于打破部门墙，通过机制建设建立安全共识，驱动跨组织确保项目按时落地
三、经验
计算机、信息安全、数学、统计学等相关专业博士或硕士学历
具备5年以上在大型企业复杂业务场景下的AI/ML的信息安全架构、解决方案的设计及落地经验
具备大型企业/互联网/政企行业AI安全体系建设、标准规范编制及风控项目落地主导经验
作为技术专家，有丰富的驱动跨部门、跨团队协作经验
工作职责
风险洞察与重大风险管理：结合公司AI战略及开发/应用场景，对现有 AI 安全架构和控制体系进行适配性审视与改进建议，主动识别潜在安全风险与机会，推动引入适宜的新技术、新工具和新方法，完善当前的信息安全防护体系，确保公司信息安全资产的保护能力有效支撑业务发展
AI信息安全架构设计：负责公司全栈 AI 体系（AI-Native）的信息安全顶层设计与规划，明确AI的信息安全边界与控制原则，持续优化并形成AI信息安全参考架构和控制技术标准
建立和完善和治理体系
构建AI信息安全治理体系：牵头设计并落地 AI 安全治理体系，包括制度规范、流程机制、角色职责和审计要求，确保公司在引入和使用AI智能体、大模型等技术过程中，安全治理具备系统性、可持续性与可回溯性
构建AI信息安全解决方案竞争力：负责系统性设计覆盖 AI 全生命周期（数据采集与处理、模型训练与微调、评估验证、部署发布、推理调用、智能体工具调用、运营监控等）的信息安全策略、管理框架和技术控制措施，构建可实施的信息安全基线和控制矩阵
持续评估与优化相关策略和控制效果
引领AI信息安全技术方向：负责前沿技术预研与技术领导力，持续跟踪 AI 安全及信息安全领域的前沿技术发展、攻防趋势、行业最佳实践和监管政策变化，开展系统性的趋势分析与风险评估
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与信息安全交叉的最前沿，能够接触到全栈AI-Native体系的安全架构设计，技术壁垒极高
- 依托大型跨国企业的复杂业务场景，能够积累企业级AI安全治理体系建设的实战经验
- 岗位具备极高的组织影响力，能够以专家身份驱动跨部门协作，锻炼卓越的技术布道与领导力
- 适合具备扎实AI底层技术基础与丰富企业级安全架构经验，且具备强跨部门推动能力的高级技术专家
缺点 / 挑战
- AI安全技术演进极快，需要持续跟踪前沿攻防趋势和全球监管政策，学习压力较大
- 在大型组织中推动安全治理体系落地需要打破部门墙，跨组织沟通与协调成本较高
角色解读
- 在AI安全这一前沿交叉领域深耕，成为企业级AI安全架构与治理的顶尖专家
- 可向AI安全首席架构师、信息安全总监或AI业务安全负责人等高级管理或技术专家方向发展
- 负责华为全栈AI体系的信息安全顶层设计与规划，明确AI安全边界与控制原则
- 牵头设计并落地AI安全治理体系，包括制度规范、流程机制和审计要求
- 系统性设计覆盖AI全生命周期的信息安全策略与技术控制措施，构建安全基线
- 跟踪AI安全及信息安全领域的前沿技术、攻防趋势和监管政策，开展风险评估
- 深入理解LLM、生成式AI、智能体架构及RAG的底层原理与信息安全威胁矩阵
- 熟悉主流云平台环境下的AI算力集群、容器化及微服务安全架构，掌握零信任微隔离架构
- 熟悉NIST AI RMF、OWASP LLM Top 10、ISO 42001等国内外AI安全标准与合规法案
- 具备企业级信息安全防护体系搭建、风险建模及跨部门技术驱动与落地能力
申请策略
- 提前了解华为在AI大模型及智能体方面的业务布局，思考其可能面临的安全挑战与应对策略
- 准备好跨部门协作与技术布道的具体案例，展现你在复杂组织中建立技术威信的能力
- 重点突出在大型企业或政企行业中主导AI安全体系建设、标准规范编制的实战项目经验
- 详细展示对LLM、智能体、RAG等前沿AI技术的安全威胁理解及对应的防护方案落地成果
- 强调在零信任架构、容器化安全及数据保护架构方面的设计能力与具体产出
- 系统学习并掌握NIST AI RMF、OWASP LLM Top 10、ISO 42001等最新AI安全标准与合规框架
- 深入研究大模型Prompt注入、模型投毒、供应链污染等内生与衍生风险的量化评估与防御技术
面试指南
- 采用STAR法则，结合具体业务场景，阐述风险识别、架构设计、落地执行及最终收益
- 从技术原理、管理流程、合规审计三个维度构建回答框架，展现系统性思维
- 请分享一个你主导的覆盖AI全生命周期的信息安全架构设计案例，遇到了哪些挑战？
- 针对大语言模型的Prompt注入或模型投毒风险，你会如何设计技术控制措施与审计机制？
- 在大型企业中，如何推动跨部门落实AI安全治理体系，打破部门墙？
- 请谈谈你对零信任架构在AI算力集群和智能体调用场景下应用的理解
- 复习并深入理解OWASP LLM Top 10和NIST AI RMF，准备结合实际场景的解读
- 梳理过往项目中的跨部门协作难点及解决策略，准备具体的沟通与推动案例
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活50
使命价值80
薪资福利
85较高
作为高级技术专家岗，薪资水平处于市场高位，且依托大型跨国企业平台，整体薪酬福利具备较强竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：5千–9万/月）
成长发展
95较高
岗位处于AI安全这一前沿交叉领域，技术栈极具前瞻性，且要求引领技术方向，个人技能成长与行业视野拓展空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、生成式AI、智能体架构、RAG、零信任安全架构、Kubernetes、NIST AI RMF、OWASP LLM Top 10
成长机会前沿技术预研、技术领导力、技术演进
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与工时安排，但作为高级专家岗且需驱动跨组织落地，工作强度与压力可能较大。
工作模式未明确
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
80较高
AI安全是保障人工智能健康发展的关键，岗位具备较高的社会价值与行业使命感，推动行业安全标准落地。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号确保公司信息安全资产的保护能力有效支撑业务发展、安全治理具备系统性、可持续性与可回溯性
创新程度积极采用新技术
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