职责描述： 1. 跟踪全球AI安全与隐私前沿技术（如大模型攻防、机密计算、差分隐私、终端可信执行等），开展技术预研与可行性验证； 2. 参与AI全流程安全隐私解决方案设计，包括训练数据保护、推理防护、用户交互安全等环节； 针对大模型在终端/云场景下的新型风险（如Prompt注入、记忆泄露、越狱攻击、代理滥用等），开展攻防实验与防御机制研发； 3. 与产品、系统、算法团队协作，推动安全能力在实际AI产品（如智能体、语音助手、OS级Agent）中落地； 任职要求： 1. 计算机、信息安全、人工智能或相关专业博士生，具备扎实的理论基础与代码能力； 在以下至少一个方向有深入研究或项目经验： 1) AI安全攻防：熟悉大模型安全威胁（如Prompt Injection、Training Data Extraction、Model Stealing、Agent Hijacking等），有复现或改进防御方案经验； 2) 隐私增强技术：掌握差分隐私（DP）、联邦学习（FL）、同态加密（HE）或安全多方计算（MPC），有系统实现或优化经历； 3) 终端可信计算：了解TEE（如TrustZone、SGX）、PCC、Android StrongBox、机密虚拟化等，能结合AI负载设计安全架构； 2. 具备优秀的工程实现能力（熟练使用Python/C++/Rust等），能快速搭建原型验证想法； 有顶会论文发表（如 IEEE S&P, USENix Security, CCS, NDSS, ICML, NeurIPS, ACL, AAAI 等）者优先； 3. 对AI引发的新安全范式（如Agentic AI、OS-level Agent、多模态推理风险）有强烈兴趣，具备独立思考与跨领域协作能力。