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资深安全运营工程师（数据安全与AI安全方向）
资深安全运营工程师（数据安全与AI安全方向）
发布于 大约 7 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
信息安全
Ai安全
Dlp
Dsmm
Iso27001
Siem
Soar
大模型安全
数据分类分级
数据安全
AI 估算 · 30k–55k
数据安全与AI安全双热门方向，资深岗位市场需求旺盛，薪资位于行业上游，上市企业提供14薪保障。
职位详情
关于这个职位
该职位负责公司数据安全体系建设与AI安全治理，包括数据分类分级、风险合规、安全监控与应急响应，并针对大模型和智能体构建纵深防护
适合有扎实安全经验、希望深耕数据安全与AI安全前沿方向的技术专家
最低要求
本科及以上学历，3年以上中大型企业数据安全或信息安全领域工作经验，具备数据安全体系建设、全生命周期管理经验
熟悉DSMM数据安全成熟的模型，熟悉数据安全全生命周期管控逻辑，精通数据分类分级、数据脱敏、数据防泄漏（DLP）、数据库审计、数据水印等主流数据安全技术与落地场景
具备安全运营经验（如SIEM/SOAR/DLP等）
深入掌握《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》及数据分类分级、ISO27001 等标准规范，具备合规落地经验
具备良好的跨部门协作、沟通能力，有较强的问题解决能力和抗压能力
工作职责
执行公司数据安全战略，负责数据安全体系的设计、建设落地、持续改进和运营优化
覆盖数据分类分级、全生命周期保护、合规与风险管理等
识别公司核心数据资产，制定针对性的数据安全防护方案
数据安全风险评估和合规：定期开展公司业务数据安全风险评估和改进工作
配合外部监管、客户及审计机构的合规检查，建立数据安全事件应急机制
数据安全监控与应急响应：开展与数据安全相关的日志分析、告警研判、异常行为监测，及时识别和处置数据泄露、数据滥用等各类安全威胁
对数据安全事件进行研判、应急响应及溯源分析，推动闭环处置
负责AI安全治理和建设，识别智能体（Agent）、大模型（LLM）、桌面端AI助手等AI系统的安全风险，并落地有效安全方案
研究大模型及AI Agent应用的安全挑战，构建应用层、平台层、模型层三位一体的纵深防护体系
优先资格
有AI 安全，具备AI安全体系设计、威胁防护经验优先
持有 CISSP、CISM 等信息安全认证优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 公司已上市，平台稳定，能接触真实复杂的数据安全与AI安全场景
- 聚焦数据安全与AI安全两大热门方向，技能积累具备极高的市场价值
- 工作内容涵盖体系设计、合规、运营和应急响应，能力锻炼全面
- 与监管、业务等多方协作，提升跨部门沟通和影响力
- 数据安全与AI安全领域知识更新快，需要持续学习
- 跨部门推动安全合规工作时可能遇到业务阻力，需较强的协调能力
- 适合有3年以上安全经验，对数据安全或AI安全有浓厚兴趣，愿意在快速变化的安全领域持续深耕的求职者
缺点 / 挑战
- 安全运营涉及应急响应，可能面临突发情况和较高压力
角色解读
- 在资深安全工程师方向继续深耕，成为数据安全或AI安全领域的专家
- 可向安全架构师或安全团队管理者转型，负责更大范围的安全体系与团队管理
- 随着AI监管与数据合规需求增强，该领域人才稀缺，职业发展空间广阔
- 负责公司数据安全体系的设计与落地，涵盖数据分类分级、全生命周期保护、合规与风险管理，制定针对性防护方案
- 开展数据安全风险评估与合规检查，配合监管、客户及审计机构，建立应急响应机制
- 进行数据安全监控与应急响应，通过日志分析、告警研判、异常行为监测，及时处置数据泄露、滥用等威胁
- 主导AI安全治理，识别大模型、智能体等AI系统的安全风险，构建应用层、平台层、模型层的纵深防护体系
- 熟悉数据安全全生命周期管控，掌握DSMM模型，精通分类分级、脱敏、DLP、数据库审计、水印等主流技术
- 具备安全运营经验，熟练使用SIEM/SOAR/DLP等工具，有日志分析和告警研判能力
- 了解AI安全，对LLM、Agent安全有认知，能够设计威胁防护方案
- 扎实的法规知识，熟悉《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》及ISO27001，具备合规落地经验
申请策略
- 在申请材料中重点表明对AI安全的深刻理解，这是该职位的差异化优势
- 结合地平线在智能驾驶领域的业务，将安全方案与业务场景结合来谈
- 突出数据安全体系建设的项目经验，尤其是数据分类分级、DLP部署等具体实践
- 如有AI安全相关项目（如大模型安全评估、Agent安全防护），务必详细描述
- 强调熟悉法规和合规检查的实际案例，如通过ISO27001或等保测评
- 列出CISSP等证书，以及安全运营的量化成果（如处理事件数、降低风险比例）
- 学习大模型安全知识（如提示注入、数据泄露），关注OWASP Top 10 for LLM
- 了解AI Agent安全框架，尝试进行简单的攻防演练
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答问题，突出个人角色和量化成果
- 对于方案类问题，先给出总体思路（如“治理框架+技术落地+运营机制”），再展开具体步骤
- 对于AI安全问题，结合威胁模型和实际案例，展示思考深度和实践经验
- 请描述你主导或参与的一次数据安全体系建设，如何做数据分类分级和DLP部署？
- 如何应对突发的数据泄露事件？简述你的应急响应流程
- 你对大模型安全有哪些认识？如何评估一个LLM应用的安全风险？
- 如何平衡业务效率与数据安全控制？举例说明
- 你如何理解《数据安全法》对企业数据治理的要求？
职位点评
74
综合评分
上市科技公司，数据安全与AI安全前沿方向，薪资优良，成长性好，但WLB信号不足。
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。
更适合这类人
适合重视技能成长、追逐前沿技术、希望在社会价值高的领域发展的求职者，能适应一定的工作压力。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展88
工作生活55
使命价值85
薪资福利
70中等
薪资未明确披露，但公司已上市且岗位为资深，薪酬具备竞争力，福利未在JD中体现。
薪资信号未披露（AI估算：30K-55K/月）
成长发展
88较高
数据安全与AI安全均为前沿方向，技术深度和广度兼备，成长空间大，但JD未明确晋升机制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈DSMM、DLP、SIEM、SOAR、AI安全、大模型、Agent、ISO27001
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
工作地点仅限北京/上海，未提及远程或弹性办公，安全运营岗位可能面临应急响应压力，WLB信号不足。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
数据安全与AI安全具有显著社会价值，行业处于高速增长期，创新性强，能带来较强使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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