模型安全系统工程师
岗位摘要
负责公司 AI 训练与推理基础设施的安全架构设计与核心模块开发，覆盖模型训练 Pipeline 安全、推理服务安全、模型部署安全等全生命周期；针对 GPU、NPU、TPU 等异构计算环境，设计并实施芯片级别的安全防护方案，包括 GPU 虚拟化安全隔离、显存加密保护、算力资源安全调度等
登录后保留你的岗位线索
邮箱登录后可继续查看完整职责、任职要求和原岗位入口，并使用收藏与浏览记录沉淀适合自己的机会。
岗位职责
- 负责公司 AI 训练与推理基础设施的安全架构设计与核心模块开发，覆盖模型训练 Pipeline 安全、推理服务安全、模型部署安全等全生命周期
- 针对 GPU、NPU、TPU 等异构计算环境，设计并实施芯片级别的安全防护方案，包括 GPU 虚拟化安全隔离、显存加密保护、算力资源安全调度等
- 负责 AI 场景下安全容器技术的研发与落地，推动机密计算和可信执行环境在模型训练与推理中的工程化应用
- 主导 AI 安全中间件、安全网关、安全引擎的研发工作，包括输入/输出安全过滤引擎、Prompt 安全检测引擎、模型行为监控引擎等核心组件
- 负责大模型在线服务的安全防护体系建设，覆盖模型安全存储与加密传输、模型 API 安全访问控制、模型窃取攻击防护、模型水印嵌入等关键技术
- 构建 AI 系统全链路安全监控与审计体系，实现训练任务异常检测、推理流量安全分析、漏洞实时告警等能力，主导安全事件的应急响应与溯源分析
- 深入操作系统内核层，开发 AI 场景下内核安全模块，包括安全加固、系统调用审计、进程行为监控、文件系统安全保护等底层安全能力
- 负责 AI 安全相关框架、工具链、SDK 的设计与开发，为算法团队和业务团队提供标准化的安全能力接入方案
任职要求
- 计算机科学、信息安全、软件工程等相关专业本科及以上学历，2 年以上系统开发或安全工程经验，有 AI 基础设施安全领域的实际项目经历
- 精通 Linux 内核与系统编程，熟悉内核模块开发、系统调用机制、进程管理、内存管理等底层原理，具备内核安全相关的开发经验
- 熟练掌握 Python/C++/Go 中至少两门语言，具备大规模分布式系统的设计与开发能力，熟悉微服务架构、容器化部署、Kubernetes 等云原生技术栈
- 深入理解 GPU（NVIDIA/AMD）、NPU 等异构计算芯片的架构原理，熟悉 CUDA、ROCm 等编程模型，具备 GPU 集群管理、虚拟化、安全隔离的实际经验
- 熟悉容器安全技术（如 gVisor、Kata Containers）、机密计算技术（如 Intel SGX/TDX、AMD SEV、ARM CCA），有相关的工程化落地经验
- 熟悉网络安全、密码学基础，了解 TLS/SSL、证书管理、密钥管理、数据加密等安全机制，能够设计并实现高安全性的系统通信与数据保护方案
- 具备良好的系统性能优化能力，能够进行性能 profiling、瓶颈分析、高并发优化，有大规模系统性能调优的成功经验
- 对 AI 技术有基本了解，熟悉大模型训练与推理流程，理解 PyTorch、TensorFlow 等框架的基本原理，能够与算法团队高效协作
加分项
- 有大规模 GPU 集群（千卡/万卡级别）的安全运维或安全架构经验，熟悉 GPU 集群的网络安全、存储安全、调度安全等挑战
- 熟悉模型推理优化技术（如 TensorRT、ONNX Runtime、vLLM、TensorRT
- LLM），有大规模模型推理服务的安全部署经验
- 具备传统网络安全攻防背景，持有 OSCP、CISSP、CISP 等安全认证，有渗透测试或红队行动的实战经验
- 参与过开源 AI 基础设施项目（如 Kubeflow、MLflow、Ray、vLLM 等），有开源社区贡献记录
- 熟悉 RAG 系统的架构与部署，了解向量数据库、知识库系统的安全保护方案
- 有芯片安全、硬件安全、固件安全等相关经验，了解供应链安全与可信计算技术
- 【具体薪资case by case 面议】
- 毕女士 刚刚活跃
- 月之暗面 · 月之暗面HR
福利待遇
- 具有竞争力的薪酬待遇，50-80K 月薪加 16 个月薪资体系
- 参与前沿 AI 基础设施安全建设，与顶尖算法团队紧密协作
- 接触大规模 GPU 集群安全架构设计，积累异构计算环境安全防护经验
- 公司提供良好的技术成长空间和职业发展通道
- 现场办公地点位于北京海淀区京东科技大厦，交通便利
工作地址
北京海淀区京东科技大厦13F
登录后查看完整岗位详情
使用邮箱验证码登录后，可查看完整职责、任职要求、原岗位入口，并继续使用收藏和浏览记录。列表摘要保持公开，完整详情用于保护数据质量和降低恶意抓取。