AI安全研究岗

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI安全某个方向（如模型水印、对抗防御），成为该领域的技术权威
• 技术管理路线：带领小型研究团队，负责某一安全方向的技术规划与项目落地
• 行业影响力路线：通过持续发表高水平论文和参与标准制定，建立个人在AI安全领域的影响力
• 对车载AI系统（大模型、感知、语音）进行攻击与防御技术研究，找出潜在安全漏洞
• 设计AI模型的防护方案和测评标准（如AI-Safety测评体系），确保模型安全性
• 研究智能体（Agent）协同工作场景下的系统级安全问题
• 将研究成果通过论文、专利、内部技术报告等形式落地，推动技术转化
• 扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟练使用PyTorch/TensorFlow等主流框架
• 专门的AI安全领域知识，特别是对抗攻击、模型鲁棒性、数据投毒等方向
• 较强的科研能力，包括前沿文献检索、实验设计、论文撰写与专利申请
• 对自动驾驶或智能座舱应用场景有一定了解，能将安全研究与实际场景结合

申请策略

• 在求职信或面试中，结合具体案例（如某个模型对抗攻击实验）阐述你对AI安全的理解与解决思路
• 提前了解吉利汽车在智能驾驶、智能座舱方面的技术路线和公开的安全相关信息，展示你的行业关注度
• 突出AI安全相关的研究经历、论文发表记录（尤其是顶会/顶刊）及专利成果
• 详细描述在对抗攻防、模型鲁棒性、后门攻击等具体方向上的项目实践与技术成果
• 强调熟练使用PyTorch/TensorFlow进行算法实验与模型开发的经验
• 展示对自动驾驶或智能网联汽车领域安全挑战的理解或相关研究兴趣
• 深入了解汽车行业的AI安全标准、法规及行业特有攻击面（如V2X安全、车载总线攻击）
• 学习并实践针对特定车载模型（如视觉感知模型、语音交互模型）的安全测试工具与方法

面试指南

• STAR法则（情境、任务、行动、结果）：清晰地描述项目背景、你的具体职责、采取的技术方法与步骤、以及取得的量化或定性成果
• 从‘攻击’到‘防御’的闭环思维：先分析攻击原理与危害，再提出相应的检测、防御或加固方案，最后讨论方案的优缺点或适用场景
• 结合理论与实践：在阐述技术方案时，既要引用相关学术论文的理论支撑，也要说明在实际应用场景（如资源受限的车载环境）中需要考虑的工程约束
• 请介绍一个你之前做过的AI安全攻防项目，你是如何设计实验、分析结果并得出结论的？
• 你对自动驾驶感知模型（如3D目标检测）可能面临的对抗攻击有哪些了解？会设计怎样的防御方案？
• 你如何看待模型水印技术在保护企业AI知识产权方面的应用与挑战？
• 如果让你为一款车载大模型设计AI-Safety测评体系，你会考虑哪些核心维度和指标？
• 系统回顾AI安全领域经典论文（如FGSM、PGD攻击，对抗训练防御等），并能用自己的语言解释核心思想