【研发中心】2027届AI安全工程师(J24434)

优缺点分析

角色解读

• 从AI安全工程师起步，可向AI安全专家或安全架构师方向发展
• 随着大模型和智能体技术的普及，AI安全领域人才需求将持续增长，职业前景广阔
• 有机会参与公司核心安全产品的研发，积累实战经验，未来可转向安全研究或安全管理岗位
• 跟踪大模型与智能体安全对抗的前沿技术，调研并落地智能业务场景的安全防护方案
• 参与大模型语义安全、智能体安全体系架构的设计与建设
• 开发安全护栏、安全沙箱、智能体行为监测等核心安全组件
• 熟练掌握Python或Go等至少一门编程语言，具备实际开发能力
• 了解深度学习模型原理与训练流程，对生成式大模型（如DeepSeek、GLM）有认知
• 熟悉主流Agent框架及核心机制，包括RAG、记忆管理、智能规划、工具调用及多Agent协作
• 了解AI安全常见威胁类型，如对抗样本、提示注入等，有机器学习安全框架使用经验者优先

申请策略

• 了解大华股份在AI安全领域的产品和布局，在面试中展现对公司的兴趣
• 关注AI安全领域的最新研究，准备相关案例讨论
• 突出Python/Go开发经验，展示相关项目或实习经历
• 强调对深度学习和大模型的理解，如课程项目、论文或开源贡献
• 如有Agent框架或AI安全相关项目经验，务必重点突出
• 展示学习能力和对前沿技术的关注，如技术博客、竞赛经历
• 深入学习大模型安全领域知识，如对抗攻击、提示注入防御等
• 熟悉主流Agent框架（如LangChain、AutoGPT）的实现原理

面试指南

• 针对技术问题，采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰展示项目经验
• 对于安全威胁问题，先分析攻击原理，再提出防御措施，体现逻辑性
• 对于设计类问题，先明确需求，再分模块阐述方案，最后总结
• 请介绍你在深度学习或大模型方面的项目经验
• 你如何理解大模型的安全威胁？请举例说明
• 如何设计一个智能体安全防护方案？
• 你熟悉哪些Agent框架？请比较它们的优缺点
• 如果发现模型被提示注入攻击，你会如何应对？