科大讯飞
安全工程师-AI智能体方向(J14695)
安全工程师-AI智能体方向(J14695)
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信息安全
信息安全
Ai智能体安全
Go
Rag
合规检查
威胁建模
安全审计
提示注入
红队测试
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
前沿AI安全赛道、上市大平台、技术成长空间大，适合追求技术深度与长期发展的安全方向应届生。
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，方便比较职业起点。
薪资怎么样
2万
比信息安全中位数低
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 210 个在招
市场机会
选择不多
合肥 · 信息安全 · 5 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责AI智能体全生命周期的安全审计、攻击验证与自动化红队测试，以及组织安全内控与合规检查
你将参与智能体架构评估、漏洞挖掘、安全靶场搭建及审计工具开发，保障智能体业务的安全合规运行
最低要求
学术背景：计算机科学、网络空间安全、信息安全、软件工程、人工智能或相关专业，硕士研究生及以上在校学生
具备网络安全与软件开发基础，有相关课程实验、科研、竞赛、实习或个人项目积累
智能体安全知识：理解智能体的基本架构与运行流程，了解任务规划、工具调用、模型上下文协议（MCP）、插件与 Skill、检索增强生成（RAG）、长期记忆及多智能体协作机制
对智能体安全具备较全面的知识框架，能够围绕输入与上下文、规划、工具、身份权限、知识与记忆、执行环境、数据流及供应链，分析主要风险并提出基本防护思路
能够区分模型输出风险与智能体实际执行风险，理解权限校验、人工确认、隔离和审计等控制的作用
了解大模型越狱、敏感信息泄露等问题及其对智能体应用的影响
技术验证能力：掌握 Python、Go、Java、TypeScript 中至少一种编程语言，熟悉基本开发流程，能够编写自动化测试、数据处理或日志分析脚本
具备 Web/API 安全、身份与访问控制、数据安全、代码安全或云与容器安全等相关基础，能够阅读接口文档和代码，通过实验验证安全问题
能够设计测试用例、记录实验过程并分析结果，关注测试覆盖、复现条件和结果误判对评估结论的影响
审计与研究能力：具备风险分析和证据意识，能够对照制度要求检查实际执行情况，形成客观、可追溯的审计记录
能够阅读英文论文和技术资料，将攻击方法、适用条件及局限转化为测试思路或检查项，清晰撰写技术总结与审计报告
对组织安全内控、数据保护和合规审计有学习意愿，愿意结合技术验证理解业务风险
团队协作：具备良好的逻辑分析、沟通和团队协作能力，能够在指导下完成任务，主动反馈问题与阶段性成果
对智能体安全有持续学习热情，具备责任意识，遵守安全测试授权范围及数据保密要求
工作职责
智能体全生命周期安全审计：参与智能体资产、业务流程与数据流梳理，识别用户、智能体、工具及业务系统之间的信任边界，协助开展威胁建模
在设计阶段评估架构与安全控制方案，在实现阶段检查代码、接口、配置及依赖组件，在上线和运行阶段参与安全验证、调用链分析与异常行为审计
重点检查权限委托与最小权限、工具及参数级授权、凭证保护、敏感操作人工确认、执行隔离和日志可追溯性
智能体攻击验证与自动化红队：调研并复现直接或间接提示注入、工具调用劫持、越权执行、知识库与记忆投毒、数据泄露、目标劫持及多智能体风险传播等攻击方法
参与建设攻击方法库、测试样本库和回归用例，结合实际业务流程，验证攻击是否造成未授权操作、数据泄露或任务目标偏离
协助搭建可隔离、可重置的智能体安全靶场，开发攻击编排、调用链采集、结果判定和报告生成脚本，分析攻击成功率、测试覆盖情况及防护效果
组织安全内控与合规检查：协助检查资产登记与责任归属、权限审批与职责分离、数据分类分级与使用边界、第三方接入、变更发布、日志留存和事件处置等管理要求
在团队指导下，依据集团制度及适用的安全、数据保护和合规要求，核查控制措施的设计合理性与执行有效性，关注审批绕过、权限到期未回收、数据使用越界等问题
结合制度文档、系统配置、审批记录和运行日志开展取证，识别控制缺失、执行偏差与例外事项，辅助形成风险结论
审计工具开发与整改跟踪：参与维护审计基线、检查清单、取证规范和风险分级标准，将重复检查转化为自动化脚本或可复用工具
编写审计工作底稿、风险分析报告和技术总结，记录问题触发条件、影响范围、证据及整改建议，区分已验证问题与待核验风险
配合研发、平台、安全及业务团队确认问题、跟踪整改并开展复测，沉淀典型案例和回归用例
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI安全这一前沿且高需求的赛道，技术壁垒高，职业发展前景广阔
- 依托超大型上市平台，能接触到复杂的智能体业务场景和完善的合规体系，积累大厂安全实践经验
- AI智能体安全属于新兴领域，技术迭代极快，需要持续学习最新的攻击手法和防护技术
- 适合对AI安全有浓厚兴趣、具备扎实安全基础且愿意在新兴交叉领域深耕的计算机/网安专业硕士应届生
缺点 / 挑战
- 涉及合规与内控检查，需要跨部门沟通，对业务理解和沟通推进能力要求较高
角色解读
- 从初级安全工程师成长为AI安全专家或安全架构师，掌握前沿的AI安全攻防技术
- 可向AI安全红队专家、安全合规审计负责人或安全研发工具开发等细分方向纵深发展
- 负责AI智能体全生命周期的安全审计，包括威胁建模、架构评估和代码/接口检查
- 开展智能体攻击验证与自动化红队测试，复现提示注入、工具劫持等攻击方法并搭建安全靶场
- 协助组织安全内控与合规检查，开发审计自动化工具并跟踪问题整改
- 扎实的网络安全与软件开发基础，掌握Python/Go/Java等至少一种编程语言，能编写自动化脚本
- 深入理解AI智能体架构（如MCP、RAG、多智能体协作）及其特有的安全风险与防护思路
- 具备Web/API安全、身份访问控制及代码安全等基础，能设计测试用例并通过实验验证安全问题
申请策略
- 了解科大讯飞在AI大模型（如星火大模型）及智能体方面的业务布局，面试时可结合其实际产品探讨安全落地场景
- 突出在AI安全、大模型安全或智能体安全方面的研究、项目或竞赛经历
- 展示Python/Go等编程能力及自动化脚本开发经验，以及Web/API安全、红队测试等实战成果
- 深入学习大模型越狱、提示注入、RAG投毒等AI特有安全风险的原理与防护方案
- 熟悉智能体架构（如MCP协议、Agent框架），并尝试搭建简单的智能体安全测试靶场
面试指南
- 采用STAR法则回答项目经历，突出“发现问题-分析原理-提出方案-验证效果”的闭环
- 对于AI安全问题，可从“输入、上下文、规划、工具、执行环境”等维度系统性拆解风险，展现结构化思维
- 请简述你对AI智能体架构的理解，以及其中可能存在的安全风险点
- 如何防范或检测针对智能体的直接/间接提示注入攻击？
- 在过往项目中，你是如何设计自动化安全测试脚本的？
- 如果发现业务团队对安全整改建议有抵触，你会如何沟通推进？
- 复习OWASP Top 10 for LLM Applications，了解最新的智能体安全论文和攻击案例
- 准备1-2个自己主导或深度参与的安全审计/红队测试项目，能清晰讲述技术细节和业务价值
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活65
使命价值80
薪资福利
75中等
上市超大型企业校招硕士岗，薪资在合肥地区具有竞争力，福利体系相对完善，但非互联网顶尖薪资水平。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
90较高
AI智能体安全是极具前瞻性的新兴方向，技术壁垒高，能接触到前沿的AI安全技术和大型企业的合规体系，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI智能体、MCP、RAG、提示注入、红队测试、Python、Go、威胁建模
成长机会在团队指导下
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
合肥生活成本相对较低，上市企业通常有较规范的作息，但安全岗及校招培养期可能面临一定的工作压力和项目节奏。
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
80较高
保障AI智能体的安全合规运行，防止数据泄露和恶意攻击，具有较高的社会价值和行业使命感。
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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