数据技术及产品部-大模型安全对抗专家-杭州

优缺点分析

角色解读

• 在技术专家路线深耕，成为大模型安全领域的权威，主导集团级安全防御体系
• 横向拓展至AI安全治理、合规策略等方向，成为复合型安全专家
• 有机会带领团队，向技术管理岗位发展，负责更大规模的安全团队与项目
• 构建大模型全链路安全防御体系，包括数据防投毒、SFT对齐、RLHF及推理部署等环节的安全对抗演练与漏洞挖掘
• 研发自动化红队攻击体系，利用强化学习、进化算法或多Agent协同，生成自动化越狱、提示词注入和对抗性扰动，对多模态模型进行高并发压力测试
• 落地前沿对齐技术（如RLAIF、DPO、KTO），设计高性能内容安全过滤模型与多维风险评估机制，确保生成内容合规
• 针对高阶安全威胁（如间接提示词注入、数据投毒、偏好劫持）研发检测器与鲁棒性增强方案，并主导自动化对抗消融实验与防御价值验证闭环
• 扎实的大模型安全、AI对抗样本、密码学或传统Web安全背景，具备模型红队测试或对齐算法落地经验
• 熟练掌握PyTorch，深入理解Transformer架构、大模型微调（PEFT/SFT）、RLHF/DPO对齐或强化学习
• 熟悉主流大模型安全漏洞与绕过机制，有LLM-as-a-Judge评估框架研发经验，或熟悉多模态对抗样本生成、黑盒/白盒攻击算法
• 精通Python/C++/Go等至少一种编程语言，具备优秀的数学建模与安全策略设计能力

申请策略

• 了解阿里巴巴集团在AI安全领域的布局和业务场景，在面试中展现对业务的思考
• 准备一个能体现你技术深度和解决问题能力的项目案例，并清晰阐述你的贡献
• 突出大模型安全、AI对抗样本、红队测试或对齐算法相关的项目经验，并量化成果
• 重点展示在顶级会议（如CVPR、NeurIPS、ICLR）发表的论文或知名AI安全比赛的优异成绩
• 强调对PyTorch、RLHF、DPO等技术的深入理解和实际落地经验
• 体现跨团队协同和推动项目落地的能力
• 系统学习大模型安全前沿知识，如多模态对抗样本生成、Agent安全等
• 深入研究LLM-as-a-Judge评估框架，并尝试构建自己的安全评估Benchmark

面试指南

• 回答技术问题时，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），清晰阐述项目背景、你的职责、具体行动和量化成果
• 对于设计类问题，先明确目标和约束，再给出技术选型和方案，最后讨论潜在风险和优化方向
• 对于安全策略问题，要体现系统性思维，从攻击面、检测、防御、评估等多个维度进行阐述
• 请详细描述你主导过的一个大模型红队测试项目，包括攻击方法、发现的问题和防御策略
• 如何设计一个针对多模态大模型的自动化越狱攻击算法？请说明技术选型和实现思路
• 谈谈你对RLHF和DPO等对齐技术的理解，以及它们在提升大模型安全性方面的优缺点
• 如何评估一个内容安全过滤模型的效果？你会设计哪些评估指标？
• 面对间接提示词注入攻击，你会如何设计防御方案？