27秋-AI大模型安全算法工程师

参与大模型安全数据集与评测体系建设，协助数据采集、清洗、去重、标注与Ground Truth复核，参与训练/验证/测试集隔离、困难样本挖掘与自动回归。

参与面向安全任务的小语言模型研发，包括提示与响应风险识别、敏感数据识别、任务意图与行动偏差判断、攻击内容分类与对抗样本生成等方向。

参与模型蒸馏、监督微调、参数高效微调、量化、剪枝与推理优化，协助评估规则、传统分类模型、大模型与安全小模型在效果、时延、资源与成本上的表现。

参与日常算法研发工作，包括数据分析、特征与表示设计、模型训练、参数调优、消融实验、错误分析、阈值校准与鲁棒性测试。

参与模型接入与部署，协助模型服务化、版本管理与运行监控，参与误报、漏报与线上漂移分析，将分析结果回写评测集

硕士及以上学历，计算机类、人工智能、网络安全、软件工程、数学等相关专业优先。

熟练使用Python，掌握PyTorch、TensorFlow或JAX中至少一种深度学习框架，具备良好的数据结构、算法与工程编码基础。

熟悉Transformer、大语言模型、Embedding、微调与推理基本原理，理解RAG、Agent、Tool Call等典型应用架构；了解知识蒸馏、监督微调、PEFT、量化或剪枝等技术。

具备良好的逻辑思维与问题分析能力，责任心强，有团队协作意识，对AI安全方向有浓厚兴趣；了解提示注入、越狱、数据泄露、RAG污染、工具误用等安全威胁类型。

加分项：有AI安全、大模型或NLP相关项目、论文、竞赛经历，或了解对抗样本、红队测试、安全评测任一方向者优先