27秋-AI大模型算法工程师（北京）-5093(J12477)

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路径：深耕“AI+安全”交叉领域，成为该细分方向的技术专家或架构师
• 研究导向路径：在顶会发表论文，引领AI安全领域的前沿研究，可能转向更核心的AI研究岗位
• 产品工程路径：负责AI安全产品的完整生命周期，向技术管理或产品负责人方向发展
• 你将扮演AI安全工程师的角色，核心任务是将先进的大语言模型应用于网络安全领域
• 具体工作包括设计和开发基于大模型的自动化漏洞检测工具，并针对安全场景优化模型的微调、提示词和推理能力
• 你需要搭建评测体系来量化模型效果，并参与将AI能力转化为实际安全产品的研究项目
• 扎实的机器学习与深度学习基础，精通至少一种主流框架（如PyTorch）
• 熟悉大语言模型（LLM）的原理与部署，并具备使用LangChain等框架构建AI Agent的实战经验
• 具备一定的网络安全知识，特别是对程序分析（SAST/DAST）或Web/二进制安全有了解
• 良好的工程实践能力，能将算法模型落地为可用的系统或工具，并具备跨团队沟通协作能力

申请策略

• 仔细研究三六零在AI安全方面的产品（如360安全大脑）和技术博客，了解其业务方向和研究兴趣
• 在求职信或面试中，清晰地阐述你对“AI赋能安全”这一交叉领域的理解和热情
• 突出与“大模型应用”和“AI Agent”相关的项目经历，特别是使用过LangChain、LlamaIndex等框架的实战案例
• 强调任何与安全相关的研究或项目经验，如参与过CTF、做过代码审计、了解Web漏洞等
• 如有相关领域的学术论文、技术博客或开源贡献，请务必在简历中明确展示
• 系统复习机器学习、深度学习基础，并动手练习使用PyTorch微调或部署模型
• 深入学习至少一个AI Agent框架（如LangChain），并尝试构建一个简单的Agent应用
• 补充网络安全基础知识，了解常见的Web漏洞（如SQL注入、XSS）和SAST/DAST工具的基本原理

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化地描述项目经验，重点突出你的技术选型思考和问题解决过程
• 在回答领域应用问题时，可以先阐述技术原理（如LLM的理解与生成能力、Agent的规划与工具使用），再结合安全场景的具体需求（如高精度、可解释性）进行分析
• 对于开放性问题，展示你的思考逻辑和学习能力，可以提及一些前沿的思考方向，如模型轻量化、与知识图谱结合等
• 请介绍一个你使用大语言模型或AI Agent框架解决具体问题的项目，遇到了哪些挑战，如何解决的？
• 你如何理解将大模型应用于漏洞检测场景？其优势和可能面临的问题是什么？
• 请简述你对RAG（检索增强生成）技术的理解，以及它如何可能应用于安全领域？
• 如果让你优化一个安全领域的模型提示词以降低误报率，你会从哪些方面入手？
• 你对我们公司的AI安全产品或研究方向有哪些了解？