Cyber 大模型研究员／算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路径：持续深耕AI安全领域，成为该交叉方向的顶尖研究员或科学家
• 技术管理路径：积累项目经验后，可带领小团队负责特定研究方向或产品模块的研发
• 研究大语言模型与Agent技术在网络安全攻防场景中的应用，提升AI的安全推理与任务执行能力
• 设计并实施模型后训练、攻防数据生成、训练环境搭建及奖励函数设计等关键技术方案
• 构建和优化模型能力评测基准，分析瓶颈并推动模型与工具链的协同改进
• 深厚的机器学习（特别是大模型与强化学习）和/或网络安全专业知识
• 在Agentic SFT/RL、模型训练、数据工程或评测体系设计等至少一个领域有深入研究或实践经验
• 出色的研究与工程实践能力，能独立完成从问题分析、实验设计到效果验证的全流程

申请策略

• 深入研究美团在AI安全或相关技术领域的公开分享（论文、博客、开源项目），在面试中展现你的关注和思考
• 准备一个体现你跨领域解决问题能力的技术案例，清晰阐述思路与收获
• 突出与AI大模型、强化学习、Agent或网络安全攻防直接相关的项目经验或研究成果
• 详细描述独立负责或深度参与的研究课题，包括问题定义、方法设计、实验过程与最终成果
• 列出相关论文发表、开源项目贡献、技术博客或安全竞赛获奖等能证明技术能力的凭证
• 系统复习和深化大模型（特别是RLHF、Agent框架）的核心原理与最新进展
• 了解和实践主流的安全攻防评测基准、对抗样本生成技术或漏洞分析方法

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化地讲述项目经历，突出你的技术决策和贡献
• 回答设计类问题时，先明确目标和约束，然后分模块（如感知、决策、执行、评测）阐述思路，体现系统性思维
• 讨论技术优劣或优化方向时，结合具体场景进行对比分析，展示你的技术深度和批判性思维
• 请详细介绍一个你认为最具挑战性的、与大模型或Agent相关的安全研究/实践项目
• 对于一个复杂的攻防任务，你会如何设计一个基于LLM的Agent解决方案？请描述关键模块
• 如何评估一个安全模型或Agent的有效性？你会设计哪些维度的评测指标？
• 请谈谈你对SFT（监督微调）和RL（强化学习）在提升安全模型能力方面各自优劣的理解
• 如果模型在真实攻防环境中表现不佳，你会从哪些方面进行分析和优化？