滴滴出行
AI基础设施安全专家
AI基础设施安全专家
发布于 大约 2 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
Autogen
Go
Langgraph
Prompt注入
大模型
红队测试
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
前沿AI安全专家岗，技术成长空间大，薪资较高，但工作强度可能较大。
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
40K
与信息安全中位数基本持平
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 3380 个在招 · 其中信息安全 15 个
市场机会
选择适中
杭州 · 信息安全 · 49 个在招
职位详情
关于这个职位
作为滴滴出行AI基础设施安全专家，你将负责构建大模型应用与AI智能体的安全体系，覆盖从工具调用到多Agent协作的全链路风险管控
你将深入研究Agent安全机制，设计安全架构，并开发自动化红队评测与蓝队防御体系，确保AI系统的安全可靠
该职位要求深厚的安全技术功底和对前沿AI技术的深刻理解，适合有志于在AI安全领域深耕的专家
最低要求
计算机、网络安全、人工智能、软件工程等相关专业硕士及以上学历
具备扎实的应用安全、系统安全基础，熟悉常见漏洞原理与防御，熟悉SDL安全开发生命周期
熟悉LLM大模型应用架构与Agent智能体运行机制，熟悉工具调用、Skill调度、多Agent协作的核心链路风险点
熟悉主流Agent框架（如LangChain、LangGraph、AutoGen、AgentScope等）及其安全风险
熟练掌握Agent安全攻防技术，包括但不限于：Prompt注入防御、越狱攻击防护、安全对齐、红队测试、对抗样本等方向
熟练使用 Python / Go / C++，具备独立开发AI安全校验插件、Prompt风控引擎、行为审计模块的工程能力
具备较强的问题分析与解决能力，自驱力强，能快速将前沿研究成果转化为可落地的工程方案
工作职责
负责大模型应用与AI智能体（Agent）安全体系建设，覆盖工具调用、Skill调度、多Agent协作等全链路风险管控，输出AI安全规范、基线与落地流程
深入研究Agent智能体安全机制，解决智能体自主执行带来的越权、注入、数据泄露、高危操作等风险，构建恶意指令逃逸、工具越权调用、权限逃逸等防御能力
主导AI Agent安全架构设计，覆盖向量数据库安全、Agent应用安全、AI接口与调用链路安全、模型水印与溯源等关键环节
研究Multi-Agent协同决策框架的安全机制，设计多智能体间的权限隔离、通信安全与协作信任体系
构建自动化红队评测与蓝队防御体系，开发AI安全评估工具与测试框架，建立安全评估基准与持续回归测试机制
跟踪全球AI Agent安全前沿攻防手法与研究成果，沉淀攻防案例、威胁规则与安全基线，持续迭代防护策略
推动安全工具链、自动化检测平台与DevSecOps工具链建设，将AI安全能力融入研发与运营全流程
优先资格
· 在安全顶会（S&P / USENIX Security / CCS / NDSS 等）或AI顶会（ICML / NeurIPS / ACL 等）发表过AI安全相关论文
· 有Fuzzing、程序分析、二进制逆向等实际项目经验
· 有CVE漏洞贡献或开源安全工具开发经验
· 有CTF竞赛获奖经历，或深度参与过知名AI安全开源项目
· 拥有大厂AI安全/智能体安全落地经验，或安全厂商AI攻防研究经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 滴滴出行作为大型平台，提供丰富的业务场景和资源支持
- 有机会参与行业顶会研究，提升个人影响力
- AI安全领域发展迅速，需要持续学习，保持技术领先
- 对综合能力要求高，需兼顾研究深度与工程落地能力
缺点 / 挑战
- 处于AI安全前沿领域，技术挑战大，个人成长空间广阔
- 工作强度可能较高，需要应对复杂的安全威胁和紧急响应
- 适合对AI安全有浓厚兴趣、具备扎实安全功底和工程能力、喜欢挑战前沿技术的专家型人才
角色解读
- 可向AI安全架构师或安全团队负责人方向发展，主导企业级AI安全体系建设
- 有机会成为AI安全领域的专家，参与行业标准制定，或转向研究型岗位
- 随着AI安全需求增长，可拓展至金融科技、自动驾驶等更多业务领域
- 负责大模型应用与AI智能体的安全体系建设，包括工具调用、Skill调度、多Agent协作等环节的风险管控
- 深入研究Agent安全机制，设计安全架构，覆盖向量数据库、AI接口、模型水印等关键环节
- 构建自动化红队评测与蓝队防御体系，开发安全评估工具与测试框架
- 跟踪全球AI安全前沿攻防手法，沉淀威胁规则与安全基线，推动安全工具链建设
- 扎实的应用安全、系统安全基础，熟悉SDL安全开发生命周期
- 熟悉LLM大模型应用架构与Agent框架（如LangChain、LangGraph、AutoGen等）及其安全风险
- 掌握Agent安全攻防技术，包括Prompt注入防御、越狱攻击防护、红队测试等
- 熟练使用Python/Go/C++，具备开发安全校验插件、Prompt风控引擎的工程能力
申请策略
- 了解滴滴出行在AI安全方面的布局和业务场景，在面试中展示针对性思考
- 准备一个完整的AI安全项目案例，展示从发现问题到解决方案的完整过程
- 突出AI安全相关项目经验，特别是Agent安全、大模型安全方面的实践
- 强调安全攻防能力，如红队测试、漏洞挖掘、CTF获奖经历
- 展示工程能力，如开发过安全工具、自动化平台等
- 提及在安全顶会或AI顶会的论文发表，或开源贡献
- 深入学习主流Agent框架（如LangChain、AutoGen）的内部机制和安全风险
- 研究最新的AI安全攻防技术，如Prompt注入、越狱攻击的防御方法
面试指南
- 采用STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰展示项目经验
- 结合具体技术细节，展示深度思考，如防御机制、攻击原理
- 体现系统性思维，从架构、流程、工具等多角度回答
- 如何防御针对大模型应用的Prompt注入攻击？请结合具体场景说明
- 在Multi-Agent系统中，如何设计权限隔离和通信安全机制？
- 请描述一个你主导的AI安全项目，包括架构设计、实施过程和效果
- 如何评估一个Agent框架（如LangChain）的安全风险？
- 如果发现一个AI系统存在数据泄露风险，你会如何应对？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
该职位薪资水平较高，但JD未提及具体福利，补偿性动机满足程度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
职位处于AI安全前沿领域，技术挑战大，成长空间广阔，发展性动机满足程度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、LangChain、LangGraph、AutoGen、Prompt注入、红队测试
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及工作模式，但作为技术岗可能需现场办公，生活化动机满足程度一般。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
AI安全对保障技术应用安全有积极意义，行业前景好，意义感动机满足程度较高。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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