深信服
AI算法工程师（安全GPT）
AI算法工程师（安全GPT）
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
Ai Agent
Rl
Sft
大语言模型
强化学习
机器学习
深度学习
自然语言处理
AI 估算 · 25k–45k
深圳AI算法岗位薪资较高，公司上市规模大，技术前沿，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位负责大模型训练与调优，包括微调、强化学习及基于大模型的Agent开发，涉及下游任务适配和上下文管理
适合有机器学习、深度学习背景，熟悉大模型SFT/RL技术的求职者，需掌握Python或Golang
最低要求
计算机、数学、人工智能等相关专业毕业
具备机器学习/深度学习/自然语言处理/强化学习等一项或以上理论背景和实践经验
熟练掌握大语言模型SFT、RL等相关技术原理，掌握基于大模型AI Agent的技术原理
熟练掌握Python、Golang等一种或多种编程语言，对数据结构和算法有深入理解和研究
具有较好的团队沟通合作能力、分析问题和解决问题的能力
工作职责
负责模型训练相关工作，如微调、强化学习、性能优化等
负责基于大模型的agent开发、调优，包括下游任务适配、上下文管理等
其他岗位职责内相关工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿，涉及大模型和AI Agent，学习机会多
- 公司上市且规模大，平台稳定，薪资福利有竞争力
- 安全GPT方向有行业价值，有助于积累稀缺经验
- 技术迭代快，需要持续学习，保持技术敏感度
- 对理论基础和动手能力要求高，竞争激烈
缺点 / 挑战
- 工作强度可能较高，项目周期紧
- 适合对AI大模型有浓厚兴趣、喜欢技术挑战、希望在大平台快速成长的算法工程师
角色解读
- 向高级算法工程师或技术专家方向发展，深耕大模型安全领域
- 可晋升为技术团队负责人，带领项目攻坚
- 横向拓展至AI产品经理或架构师角色
- 负责大语言模型的训练、微调和强化学习，提升模型性能和安全性
- 开发基于大模型的AI Agent，实现下游任务适配和上下文管理
- 参与模型性能优化，探索前沿技术并落地到实际安全场景
- 扎实的机器学习、深度学习、NLP或强化学习理论基础
- 熟练掌握大模型SFT、RL等技术原理，有实际调优经验
- 精通Python或Golang，具备优秀的算法和数据结构能力
- 良好的团队协作和问题解决能力
申请策略
- 了解深信服安全GPT业务方向，在面试中体现对安全AI的兴趣
- 准备一个完整的项目讲解，从问题定义到技术方案和效果
- 突出大模型训练、微调或强化学习的项目经验，量化成果
- 展示AI Agent开发案例，说明设计思路和效果
- 强调编程能力，尤其是Python/Golang的熟练度
- 深入学习强化学习，特别是RLHF和PPO算法
- 实践大模型部署和优化，如使用vLLM、TensorRT等
- 了解安全领域知识，如威胁检测、漏洞分析
面试指南
- 使用STAR法则：情境-任务-行动-结果，结构化回答问题
- 对于技术原理题，先给出定义，再对比优缺点，最后联系实际应用
- 对于案例题，强调问题明确、方案创新、结果可量化
- 请详细讲解SFT和RLHF的原理及区别
- 如何设计一个基于大模型的Agent，需要考虑哪些方面？
- 你对大模型中的幻觉问题有什么解决方案？
- 请描述一个你优化模型性能的案例
- 复习Transformer、GPT、LLaMA等模型结构
职位点评
75
综合评分
大厂大模型算法岗，前沿技术栈，高薪资高成长，WLB一般。
更适合这类人
适合追求技术成长、薪资优厚、能接受一定工作强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
深信服为上市大公司，薪资水平高，福利完善，该职位有良好补偿性回报。
薪资信号市场水准 (25K-45K/月)
成长发展
90较高
前沿的大模型技术栈，丰富的实践场景，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、SFT、RL、AI Agent、Python、Golang
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
深圳办公，未提及远程或弹性工作，互联网行业节奏较快。
工作模式仅现场办公
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
70中等
安全GPT方向具有社会价值，守护网络安全，但具体使命未在JD中强调。
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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