工作职责 1. 文献调研与技术跟踪 · 系统调研国内外大模型安全相关领域最新进展，特别是黑盒对抗样本安全测试、多信源标签合规性差分测试、以及多模态输入侧模型越狱检测技术等。 · 汇编调研成果，形成技术白皮书及文献综述，支持专利与论文撰写。 2. 大模型安全专利申请 · 参与编写并优化大模型安全相关专利申请书材料，包括创新点陈述、技术实现方案、实验验证方案等。 · 跟进专利申请进程，针对专家意见进行发明点细节补充，以及法律合规性审校。 3. 学术论文实验与数据分析 · 设计与实施文本及多模态大模型安全评估实验，包括对抗样本生成、敏感内容检测、模型响应对比等。 · 参与数据清洗、标注与可视化，应用数据科学相关分析工具，对实验结果进行深入剖析。 · 撰写实验方法与结果报告，为学术论文实验与评估章节提供数据支持。 岗位要求 1. 学术背景 · 计算机科学、人工智能、信息安全、数据科学或相关专业硕士/博士在读研究生。 · 有大模型（LLMs）安全或人工智能对抗相关研究经验者优先。 2. 研究能力 · 具备独立阅读和理解英文论文的能力，能快速提炼研究方法和结论。 · 有学术论文撰写或专利撰写经验者优先。 3. 技术能力 · 精通 Python 编程，熟悉 PyTorch、TensorFlow、HuggingFace Transformers 等深度学习框架。 · 掌握常用数据处理与可视化工具（pandas、NumPy、Matplotlib）。 · 有对抗样本生成、大模型价值观对齐、文本/图像处理经验者优先。 4. 团队协作 · 具备良好的团队合作能力和沟通能力，能够高效协同完成任务。 · 具备较强的自驱力，能主动跟进研究进展并输出阶段性成果。 可提供住宿