26春-AI大模型算法工程师（北京）-5093(J12086)

优缺点分析

角色解读

• 向AI安全专家方向发展，深入大模型安全攻防与检测技术
• 可转型为安全产品架构师，负责AI安全产品的整体设计与落地
• 积累顶会论文与专利，成为行业领军人才
• 设计并实现基于大模型的自动化漏洞检测系统，覆盖Web和二进制等领域
• 优化大模型在安全场景的微调策略、提示工程和上下文学习，提升检测精准度
• 搭建评估体系，量化模型误报率、漏报率等性能指标
• 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉PyTorch或TensorFlow
• 掌握大模型构建、训练和部署原理，有LangChain等Agent框架实战经验
• 了解代码分析工具（SAST/DAST），具备AI安全或程序分析背景优先

申请策略

• 关注360安全团队的科研方向，在面试中展示与团队技术栈的匹配度
• 提前了解360的AI安全产品（如360智脑、安全卫士），思考如何应用大模型提升安全能力
• 突出AI相关项目经验，尤其是大模型微调或Agent构建的实战
• 展示安全背景：CTF、漏洞挖掘、SAST/DAST参与经历
• 附上技术博客或论文链接，体现研究深度
• 系统学习大模型原理（Transformer、RLHF），动手微调开源模型
• 熟悉LangChain、LlamaIndex框架，构建一个AI Agent demo

面试指南

• 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰描述项目
• 结合具体技术细节（模型架构、数据、调参）展示深度
• 对比不同方案的优劣，体现思考全面性
• 请介绍你在大模型微调或Agent开发方面的项目经验
• 如何设计一个评估指标来衡量AI安全检测系统的性能？
• 你如何理解Prompt Engineering？举例说明
• 你了解哪些代码分析工具？SAST和DAST的区别是什么？
• 如果模型误报率过高，你会如何优化？