吉利汽车
AI资深安全研究员/专家
AI资深安全研究员/专家
发布于 不到 1 分钟内普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公信息安全
信息安全
Ai安全
Mlops
Pytorch
Tensorflow
大模型
差分隐私
红蓝对抗
对抗机器学习
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
AI安全前沿岗位，技术成长快，薪资竞争力强，但工作地点和WLB不明确。
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。
薪资怎么样
55K
比信息安全中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1230 个在招 · 其中信息安全 7 个
市场机会
选择适中
杭州 · 信息安全 · 42 个在招
职位详情
关于这个职位
作为吉利汽车的AI资深安全研究员/专家，你将负责构建公司级AI安全治理框架，主导红蓝对抗演练，研究并实施大模型及多模态模型的安全防御机制，保障AI训练数据安全，并跟进国内外AI安全法规，确保产品合规
你将与顶尖算法团队合作，定义下一代AI安全标准，是AI安全领域的核心专家
最低要求
计算机、信息安全、人工智能或相关专业硕士及以上学历，5年以上安全领域工作经验，至少1年专注在AI安全或对抗机器学习方向
具备扎实的编程能力，熟练掌握Python、Go或Java，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架
深入理解大模型原理（Transformer、RLHF），熟悉常见的越狱攻击（Jailbreak）、提示词注入（Prompt Injection）及有害内容生成防御策略
了解FGSM、PGD等对抗样本生成技术，具备对抗训练、输入预处理等防御实践经验
熟悉数据脱敏、差分隐私、同态加密等隐私增强技术，了解训练数据泄露风险及评估方法
具备优秀的逻辑分析能力和风险评估能力，能够从架构层面识别AI业务中的潜在安全风险
熟悉主流云原生安全架构（K8s、容器安全），能够将AI安全能力集成到DevOps/MLOps流程中
具有较强的跨部门沟通和协调能力
有车企安全相关工作经验
工作职责
安全体系建设：
负责构建公司级AI安全治理框架，制定大模型及AI应用的安全开发规范、风险评估标准与应急响应流程
主导AI系统的红蓝对抗演练，模拟对抗性攻击（如提示词注入、越狱攻击、对抗样本），评估模型鲁棒性并推动漏洞修复
模型安全与防御：
针对大语言模型（LLM）及多模态模型，研究并实施内容安全过滤机制，防御有害内容生成、敏感信息泄露及代码注入等风险
负责对抗性机器学习技术的研发，防御针对模型的黑盒/白盒攻击，提升模型在恶意输入下的鲁棒性
数据安全与隐私保护：
保障AI训练数据全生命周期的安全，防范数据投毒、训练数据提取及隐私记忆问题
推动联邦学习、差分隐私、可信执行环境（TEE）等技术在AI训练与推理过程中的落地应用
合规与审计：
跟进国内外AI安全法规（如《生成式人工智能服务管理暂行办法》、EU AI Act），确保AI产品符合监管合规要求
建立AI模型的安全审计机制，定期输出安全评估报告，协助业务部门通过相关安全认证
前沿追踪与应急：
跟踪最新AI安全攻防技术（如Agent安全、多模态对抗），复现并防御新型攻击手法
作为安全接口人，快速响应AI业务线的安全事件，进行溯源分析并制定长效加固方案
深度参与最前沿的生成式AI安全攻防，与顶尖算法团队共同定义下一代AI安全标准
AI 洞察
优缺点分析
优点
- AI安全是新兴领域，人才稀缺，职业前景广阔
- 吉利作为大型车企，平台大，资源丰富，能接触前沿技术
- 有机会参与行业标准制定，提升个人影响力
- 跨部门沟通协调要求高，需要较强的沟通能力
- 车企安全经验要求，可能限制跨行业求职者
缺点 / 挑战
- 工作内容具有挑战性，能快速提升技术深度和广度
- AI安全技术更新快，需要持续学习，压力较大
- 适合对AI安全有浓厚兴趣，具备扎实技术功底和较强学习能力，希望在大型平台挑战前沿问题的资深安全专家
角色解读
- 成为AI安全领域的专家，引领行业标准制定
- 向AI安全团队负责人或首席安全官方向发展
- 跨领域发展，结合业务需求，成为AI安全架构师
- 负责构建公司级AI安全治理框架，制定安全规范和应急响应流程
- 主导AI系统的红蓝对抗演练，模拟攻击并评估模型鲁棒性
- 研究并实施大模型内容安全过滤机制，防御有害内容生成和敏感信息泄露
- 推动联邦学习、差分隐私等隐私保护技术的落地，确保AI数据安全
- 精通Python/Go/Java，熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架
- 深入理解大模型原理（Transformer、RLHF），熟悉常见攻击与防御策略
- 熟悉对抗样本生成技术（FGSM、PGD）及防御实践
- 了解隐私增强技术（差分隐私、同态加密）和云原生安全架构（K8s）
申请策略
- 了解吉利汽车在AI领域的布局，展示对业务的兴趣
- 准备一个AI安全攻防的案例，展示实战能力
- 突出AI安全项目经验，特别是大模型安全攻防案例
- 强调对抗样本、提示词注入等具体技术实践
- 展示对AI安全法规的理解和合规经验
- 提及跨部门协作和应急响应能力
- 深入学习大模型安全最新研究，如Agent安全
- 补充车企安全相关经验，了解车联网安全
面试指南
- 采用STAR法则，描述情境、任务、行动和结果
- 结合具体技术细节，展示深度理解
- 强调跨部门协作和合规意识
- 请描述一次你主导的红蓝对抗演练，如何评估模型鲁棒性？
- 如何防御提示词注入攻击？请举例说明
- 你如何理解《生成式人工智能服务管理暂行办法》对AI产品的影响？
- 如何将AI安全能力集成到MLOps流程中？
- 你如何看待AI安全在汽车行业的应用前景？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
75中等
职位薪资未明确，但作为资深专家，薪资水平预计较高，且公司为上市公司，福利稳定。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
90较高
AI安全是前沿领域，职位涉及大量新技术，成长空间大，且公司提供参与行业标准制定的机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、对抗机器学习、差分隐私、TEE、联邦学习
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点未明确，但可能位于杭州，通勤情况未知，JD未提及弹性工作，可能现场办公。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
AI安全对社会有积极影响，行业处于高速增长期，职位使命感强。
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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