阿里巴巴
集团安全部-反爬算法专家-AI-native
集团安全部-反爬算法专家-AI-native
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Ai-Native
Pytorch
大语言模型 (Llm)
安全攻防
深度学习
策略决策
风控
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
阿里核心安全岗，AI前沿技术驱动，高薪高挑战，重技术成长，WLB一般
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AI算法中位数高
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 4680 个在招 · 其中AI算法 24 个
市场机会
选择适中
杭州 · AI算法 · 21 个在招
职位详情
关于这个职位
负责基于大模型（LLM）构建AI-Native反爬算法体系，设计覆盖爬虫感知、识别到自动处置的全链路架构
通过对抗博弈与策略演进，利用多维信息防御传统及AI爬虫威胁，系统性提升平台的安全防控效果与自动化效率
最低要求
计算机、电子、数学等相关专业硕士及以上学历
年以上反爬或安全攻防相关工作经验，有大规模平台反爬实战经验者优先
有LLM在安全或风控场景中的实际落地经历，熟悉大模型的训练、微调、推理部署全流程
熟悉安全攻防技术，能综合利用账号行为、设备、流量等多维信息完成爬虫防控
扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉至少一种主流框架（PyTorch/TensorFlow）
工作职责
AI-Native 反爬算法体系设计：以大模型为基础，重构反爬防控的技术范式，从AI enhance转向 AI native的防控范式
设计覆盖爬虫感知、识别、审核、行为分析、策略决策、自动处置的全链路算法架构，探索 LLM 在爬虫行为识别、异常模式发现、对抗策略生成等环节的深度应用
对抗博弈与策略演进：跟踪爬虫技术演进趋势（包括 AI 爬虫的最新进展），持续迭代防御策略
设计攻防演练机制，验证反爬体系的有效性与鲁棒性
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托阿里海量业务场景，数据资源丰富，技术落地价值高
- 平台大，资源支持充足，有利于个人品牌建立与技术沉淀
- 对算法效果要求极高，需在准确率与误报率之间寻找平衡
缺点 / 挑战
- 处于AI与安全交叉的前沿领域，技术挑战性强，成长空间大
- 对抗博弈激烈，需持续跟踪最新黑产技术，学习压力大
- 大厂内部竞争激烈，绩效压力较大，需保持高强度输出
- 适合在大模型应用与安全攻防领域有深厚积累，追求技术极致与挑战的资深工程师
角色解读
- 成为AI安全领域的顶尖专家，主导集团级安全架构升级
- 向安全技术管理方向发展，带领团队攻克前沿安全难题
- 在AI+Security交叉领域形成行业影响力，推动技术标准化
- 设计并落地基于大模型的AI-Native反爬算法体系，实现全链路自动化防控
- 研究AI爬虫最新技术，通过对抗博弈机制持续迭代防御策略
- 利用多维度数据（账号、设备、流量）进行异常检测与策略决策
- 精通大模型（LLM）的训练、微调及推理部署，具备安全场景落地经验
- 深厚的机器学习/深度学习功底，熟练掌握PyTorch/TensorFlow等框架
- 丰富的安全攻防实战经验，熟悉各类爬虫技术及反爬策略
申请策略
- 准备详细的项目案例，重点阐述技术选型、难点突破及业务价值
- 了解阿里安全部的业务布局与技术栈，展现匹配度
- 强调创新思维与解决复杂问题的能力
- 突出LLM在安全/风控场景的具体落地案例及量化成果
- 强调大规模平台反爬实战经验，展示处理复杂对抗场景的能力
- 详细列出掌握的深度学习框架及安全攻防技术栈
- 深入研究LLM在序列标注、异常检测等任务中的最新SOTA方法
- 加强对抗样本生成与防御技术研究，提升模型鲁棒性
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰描述项目背景与个人贡献
- 技术深度：深入讲解算法原理、模型选择依据及优化细节
- 业务视角：结合业务痛点，阐述技术方案的业务价值与ROI
- 前瞻思考：展示对行业趋势的理解及未来技术规划
- 请介绍一个你主导的LLM在安全或风控场景落地的项目，遇到的最大挑战是什么？
- 如何设计一个基于LLM的反爬系统，使其能够自适应应对新型AI爬虫？
- 在大规模数据下，如何平衡反爬算法的准确率与召回率？
- 请谈谈你对当前AI爬虫技术发展趋势的看法及应对策略
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活45
使命价值70
薪资福利
85较高
阿里作为头部互联网企业，薪资福利处于市场高位，且提供完善的五险一金、补充医疗等福利，对补偿性动机满足度较高。
薪资信号偏高 (4.0千–7.0万/月)
成长发展
92较高
岗位聚焦AI-Native与反爬前沿技术，技术栈领先，且阿里内部培训资源丰富，对个人技能成长和技术视野拓展极具价值。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI-Native、反爬算法、PyTorch、TensorFlow、安全攻防
业务类型profit_center
工作生活
45较低
互联网大厂通常工作强度较大，JD未提及弹性工作或远程办公，推测为常规朝九晚五或稍晚，WLB一般。
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
70中等
维护平台安全与公平性具有显著的社会价值，保护开发者生态，但主要服务于商业利益，社会使命感中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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