AI漏洞挖掘工程师

优缺点分析

角色解读

• 深耕AI安全领域，成为专业的安全研究员或AI安全算法专家
• 向安全架构师方向发展，主导产品级安全方案的设计与落地
• 积累管理经验后，可晋升为安全团队负责人或技术总监
• 利用LLM开发智能化代码安全审计和渗透测试工具，提升安全检测效率
• 设计和实现安全测试智能体，自动化执行客户端、Web等多维度的安全测试
• 参与公司产品的安全加固，针对硬件、云平台及客户端进行漏洞修复和防护方案优化
• 熟悉LLM应用开发技术，具备将LLM应用于漏洞挖掘或安全测试的实际经验
• 掌握至少一个领域的攻防技能（客户端、Pwn、AI、Web），能够独立发现和利用漏洞
• 具备优秀的持续学习和创新能力，能快速跟进AI安全领域的前沿技术

申请策略

• 准备一个展示自己将AI应用于安全的创新项目或案例，在面试中详细阐述
• 关注深信服的产品线和安全技术方向，在面试中体现对公司的了解和业务契合度
• 突出LLM相关项目经验，尤其是LLM在安全领域的应用案例（如自动漏洞挖掘、代码审计）
• 重点展示过往的漏洞发现成果（CVE编号、高价值漏洞报告）或安全竞赛获奖经历
• 强调跨领域能力（如同时具备AI和攻防背景），体现技术广度
• 补充Agent开发经验，学习LangChain、AutoGPT等主流框架
• 深入研究Pwn或Web安全方向的经典漏洞利用技术，提升实战水平

面试指南

• 先明确问题涉及的技术范围，然后结合自身项目经验，按“背景-方法-结果”结构回答
• 对于开放性观点题，先给出自己的核心观点，再用具体例子支撑，最后补充可能的局限性
• 技术设计题：从需求分析、模块划分、关键技术选型逐步展开，体现系统思维能力
• 请举例说明你如何利用LLM进行代码安全审计或漏洞挖掘？
• 描述一个你最擅长的攻防领域（如Pwn或Web），并介绍一个你发现的典型漏洞
• 你对LLM在安全领域的应用前景有什么看法？有哪些潜在风险？
• 如何设计一个基于LLM的安全测试智能体？请简述技术架构
• 复习LLM的基本原理、微调方法和RAG技术，准备一个相关项目细节