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阿里云智能-云产品安全保障专家-杭州
阿里云智能-云产品安全保障专家-杭州
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应用安全
应用安全
Ai安全
Rasp
代码审计
大模型
安全扫描
应急响应
漏洞挖掘
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
专家级AI安全岗，聚焦大模型与云产品安全前沿技术，技术成长空间极大，但工作强度与应急响应压力较高。
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
参考估算薪资
根据职位描述推断，供对比参考
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 3130 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责阿里云产品的安全保障工作，包括AI驱动的安全扫描、安全防御工具建设、漏洞应急响应以及AI安全研究
你需要结合大模型等前沿技术，提升漏洞发现与自动化运营效率，并为云产品提供通用的安全技术支持与解决方案
最低要求
熟悉Web/系统常见安全漏洞的原理、检测方法、利用方式及修复方案
具备基础研发能力和脚本自动化能力，熟悉至少一种编程语言，如Python、Java、Go、C/C++等，能够通过自动化方式提升告警分析、漏洞扫描、安全运营效率
具备基础SQL能力，能够完成安全数据分析、风险统计、规则验证等工作
具备良好的沟通能力、团队协作能力、安全方案推动能力和项目落地能力
了解大模型、Agent或AI工程化相关基础概念，包括但不限于 Prompt、RAG、工具调用、函数调用、Agent Workflow、MCP等
具备将AI应用于安全场景的意识和能力，例如代码审计辅助、漏洞分析、告警降噪、POC 生成、修复建议生成、安全知识库问答等
以下条件满足其一即可：
a. 熟悉常用风险发现、防御工具的原理，包括黑盒扫描器、白盒扫描器、灰盒扫描器、WAF、RASP、SCA 等
b. 熟悉C语言与Linux系统，具备较好的操作系统、基础算法或底层安全背景
c. 了解基础云产品、云服务的使用方式及常见安全问题
d. 具备Java或Go语言代码审计能力，能够独立审计企业级Web系统代码，有实际漏洞挖掘经验
e. 了解大模型应用开发或Agent开发流程，具备Prompt Engineering、RAG、工具调用、安全评测等相关实践经验
工作职责
AI驱动的安全扫描建设：结合大模型等技术，探索并落地AI驱动的漏洞挖掘、代码审计、自动修复等安全能力，持续提升漏洞发现能力、扫描准确率和自动化运营效率
安全防御能力建设：负责内部RASP、安全包等安全防御工具建设、部署与运营，协助业务方提升默认安全水位，降低安全风险暴露面
漏洞跟踪与应急响应：负责业界新发漏洞的跟踪分析、影响面评估和应急响应，设计修复方案与缓解措施，为云产品提供通用安全技术支持和解决方案
AI安全研究：跟进LLM、AI Agent、MCP、工具调用、代码生成等方向的安全风险，参与Prompt Injection、越权调用、数据泄露等问题的解决，设计并落地AI安全防护方案
优先资格
具备云厂商、大型企业、云原生业务SDL落地经验
具备黑盒/白盒/灰盒扫描器、WAF、RASP、SCA等安全工具研发经验
熟悉深度学习、大模型微调、模型对齐、RAG、Agent开发、MCP协议或AI应用工程化
具备大模型安全、Agent安全、AI应用安全相关研究或实践经验，包括Prompt Injection、越权工具调用、数据泄露、模型幻觉、供应链安全、AI代码安全等方向
有AI辅助安全工具建设经验，例如基于LLM的代码审计 Agent、漏洞分析 Agent、自动化漏洞验证Agent、告警研判Agent、修复建议生成系统等
具有安全竞赛、安全会议成果，或GitHub高质量开源项目
在各大SRC平台提交过高质量漏洞，或在知名安全社区发布过文章，或在护网项目中有攻防实战经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托庞大的云产品生态，安全防御方案能产生巨大的业务价值与行业影响力
- 平台技术实力雄厚，能与顶尖的安全专家共事，获得极高的技术视野与能力成长
- AI安全属于新兴交叉领域，技术迭代极快，需要持续投入大量精力跟进前沿论文与攻防动态
- 云产品架构复杂，漏洞应急响应与修复方案的设计需要兼顾业务连续性与安全性，推动落地难度较大
- 适合对安全技术有极客精神、对AI大模型安全有浓厚兴趣，且具备较强代码能力与业务推动力的资深安全从业者
缺点 / 挑战
- 处于AI安全与大模型应用的最前沿，能够接触到行业内最新的LLM、Agent安全风险与防护技术
角色解读
- 纵向可发展为云安全领域的资深技术专家或首席安全架构师，主导核心安全防御体系建设
- 横向可向AI安全研究员或安全产品负责人转型，引领大模型时代的安全技术创新与业务落地
- 负责AI驱动的安全扫描与防御工具建设，结合大模型技术提升漏洞挖掘与代码审计的自动化效率
- 跟踪业界新发漏洞并进行应急响应，为云产品提供通用的安全技术支持与修复方案
- 研究LLM、AI Agent等前沿AI技术的安全风险，设计并落地针对Prompt Injection、数据泄露等问题的防护方案
- 扎实的Web/系统安全漏洞原理及修复经验，具备Python/Java/Go等至少一种编程语言的自动化开发能力
- 熟悉大模型、Agent、RAG等AI工程化基础概念，并能将其应用于代码审计、告警降噪等安全场景
- 具备优秀的跨团队沟通与项目推动能力，能够协助业务方提升整体安全水位
申请策略
- 提前了解阿里云近期发布的安全产品及大模型相关服务，思考其潜在的安全风险点
- 准备1-2个将AI技术成功应用于安全运营或漏洞挖掘的完整案例，体现技术落地与业务价值
- 重点突出在AI安全、大模型应用安全（如Prompt Injection防护、Agent越权调用）方面的实际研究或落地经验
- 详细列举使用Python/Java/Go开发安全自动化工具、黑/白盒扫描器或RASP/WAF等防御工具的项目成果
- 展示在知名SRC平台提交的高质量漏洞、安全竞赛获奖经历或GitHub上的高质量安全开源项目
- 深入学习大模型微调、RAG架构、Agent Workflow及MCP协议，掌握AI应用工程化的核心流程
- 提升代码审计能力，特别是针对Java/Go企业级Web系统的底层逻辑审计与自动化POC生成能力
面试指南
- 技术案例题：采用STAR法则，重点突出AI技术引入前后的效率/准确率对比，以及遇到的技术难点和解决思路
- 方案设计题：从威胁建模出发，分析攻击面，提出事前预防、事中拦截、事后审计的多层防御体系
- 沟通推动题：强调风险量化（如可能造成的业务损失）、提供替代缓解方案，以及向上升级的合理机制
- 请分享一个你利用大模型或AI技术提升漏洞挖掘或代码审计效率的实际案例
- 针对LLM应用中的Prompt Injection或Agent越权调用问题，你会如何设计防护方案？
- 在推动业务方修复高危漏洞时，如果业务方以影响上线进度为由拒绝，你会如何处理？
- 请简述RASP与WAF在防御原理上的区别，以及在云原生环境下的部署挑战
- 复习OWASP Top 10及大模型安全Top 10，深入了解Prompt Injection、数据投毒等新型攻击手法
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值75
薪资福利
85较高
专家级岗位薪资具备较强市场竞争力，且整体薪酬福利体系完善，能够较好地满足物质回报期望。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.5万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦AI安全与大模型防护，属于当前网络安全领域最前沿的技术方向，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Agent、MCP、RAG、Prompt Injection、RASP、WAF、Python、Java、Go
业务类型cost_center
工作生活
40较低
JD未提及工作模式与加班情况，但专家级岗位通常面临较高的业务压力与应急响应需求，WLB可能受限。
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
75中等
保障云产品安全具有极高的社会价值，能够保护海量企业的数据与业务安全，使命感较强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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