长鑫存储
AI应用安全工程师-AI Application Security Engineer(J19224)
AI应用安全工程师-AI Application Security Engineer(J19224)
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
合肥市
初级经验
全职员工
仅现场办公
本科
系统与安全工程
Langgraph
Llm
Mcp
Prompt
Rag
Workflow
多模态
异常检测
数据安全
AI 估算 · 15k–25k
AI安全工程师结合前沿技术，薪资在合肥有竞争力，1年经验本科生合理范围。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责公司内部数据安全与AI防护工作，包括数据梳理与标准化、大模型训练与应用、异常行为检测与告警系统搭建、自动化安全审计等
你将运用LLM、RAG、Agent等前沿技术，构建内部数据安全防护体系，需要较强的项目管理能力和跨部门沟通能力
适合有AI技术背景且对数据安全感兴趣的工程师
最低要求
教育背景与专业知识：本科以上学历（能力出众者可放宽至专科）
行业与专业经验：1年以上计算机相关、信息安全管理、风险或审计管理相关工作经验
专业技能与资格：精通LLM应用，熟悉Transformer架构，具备Agent、RAG、Prompt、Workflow工程等实战经验，能独立落地AI交互场景
熟练掌握通用AI技术框架，能运用LangChain、LangGraph，具备MCP经验，了解多模态技术应用
其他要求：具有良好的演讲表达技能，具备跨部门效能合作与流畅沟通的能力
能自我驱动，需要自己思考工作需要做的事情并勇于实践
工作职责
内部数据梳理与标准化：全面梳理公司内部应用系统现状，明确数据流转路径及存储分布
主导内部结构化数据（日志、数据库数据等）与非结构化数据（内部文档、报表等）的收集、整理、清洗及格式化，搭建标准化数据体系
大模型应用与训练：基于多模态大模型技术，对梳理后的结构化、非结构化数据进行模型训练、调优及迭代，优化模型对内部数据的理解与分析能力，确保模型适配公司内部数据场景
AI异常行为检测与告警智能体搭建：利用训练后的大模型，对内部数据访问、操作行为进行实时监测，落地预警智能体，开展异常行为数据分析，建立精准的告警机制，及时发现数据泄露风险并联动处置
自动化安全审计：基于AI技术框架，搭建内部自动化审计平台，提高审计效率
项目管理与交付：具备完整项目管理能力，牵头负责内部数据安全AI防护相关项目，制定项目计划、协调资源，带领内部员工及外部供应商推进项目实施，确保项目按时、按质完成交付，达成数据安全防护目标
技术跟踪与内部落地：及时跟踪业界AI最新技术、架构及应用案例，定期在内部开展技术分享，传递前沿动态
结合部门业务需求，探索AI技术在部门内部的落地实践，挖掘技术应用价值，助力部门工作效率与技术能力提升
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触LLM、RAG、Agent等前沿AI技术，技术积累快
- 半导体行业数据安全需求大，职业前景广阔
- 公司平台大，有机会参与内部创新项目，锻炼项目管理能力
- 技术栈更新快，需要持续学习以保持竞争力
- 跨部门协作复杂，需要较强的沟通和推动能力
- 适合对AI技术充满热情、希望在数据安全领域深耕，并且具备较强学习能力和沟通能力的求职者
缺点 / 挑战
- 作为安全岗位，工作压力可能较大，需应对突发风险
角色解读
- 向AI安全架构师方向发展，成为数据安全与AI结合的专家
- 横向扩展至数据科学或AI产品经理岗位，拓宽职业路径
- 在半导体行业深耕，成为行业数据安全资深顾问
- 梳理公司内部数据资产，建立标准化数据体系，为AI应用打下基础
- 基于大模型技术对数据进行训练、调优，提升模型对内部场景的理解能力
- 搭建AI异常行为检测与告警智能体，实时监控数据访问行为，识别风险
- 推动自动化安全审计平台建设，并负责相关项目的管理与交付
- 精通LLM应用与Transformer架构，有Agent、RAG、Prompt等实战经验
- 掌握LangChain、LangGraph、MCP等AI技术框架，具备多模态知识
- 良好的演讲表达与跨部门沟通能力，能自我驱动推进项目
- 具备项目管理能力，能协调内外部资源完成交付
申请策略
- 在面试中准备1-2个完整的AI安全项目案例，包含问题、方案和结果
- 了解长鑫存储的业务场景，思考AI安全如何赋能内部数据保护
- 突出大模型应用项目经验，尤其是Agent、RAG等实际案例
- 强调数据安全或审计相关的工作成果，体现专业匹配度
- 展示项目管理能力，如带领团队或协调资源的经历
- 附上跨部门沟通或技术分享的实例，体现软技能
- 补充LangChain和LangGraph的实战经验，熟悉Agent搭建流程
- 学习MCP（多模态控制协议）相关知识，拓展技术宽度
面试指南
- 先明确问题目标，再拆解为模块（数据、模型、工程），最后总结价值
- 结合STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为问题
- 技术问题从原理出发，延伸到实际应用中的权衡
- 请设计一个基于大模型的内部异常数据访问检测系统
- 解释Transformer自注意力机制，以及它在LLM中的作用
- 你如何优化RAG系统以提升问答准确性？
- 描述一次你主导的跨部门项目，遇到的最大挑战是什么？
- 当AI模型出现误报或漏报时，你如何平衡安全与效率？
职位点评
65
综合评分
前沿AI安全技术，技术成长快，但工作强度未明确，现场办公。
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
适合以技术成长为首要目标的求职者，愿意接受现场办公和一定的工作强度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利55
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
55较低
薪资面议，未披露具体范围，但结合合肥半导体行业和AI技能，预估中等偏上；福利未提及，不确定性较高。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
85较高
职位涉及LLM、RAG等前沿技术，有技术分享和落地实践机会，学习成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Transformer、Agent、RAG、LangChain、LangGraph、多模态
成长机会技术分享
业务类型cost_center
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作或远程，工作强度未明确，但可能因项目需求有加班。
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
半导体行业属于高速增长赛道，数据安全具有社会价值，但JD未明确使命导向。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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