数据隐私安全工程师
岗位摘要
搭建公司的数据安全和隐私保护体系，制定数据分类分级、脱敏、加密、访问控制、数据生命周期管理等制度和标准，并推动落地；负责数据脱敏方案的设计和实施，包括静态脱敏、动态脱敏、日志脱敏、测试数据脱敏等，在保护数据的同时保证数据可用
岗位职责
- 搭建公司的数据安全和隐私保护体系，制定数据分类分级、脱敏、加密、访问控制、数据生命周期管理等制度和标准，并推动落地
- 负责数据脱敏方案的设计和实施，包括静态脱敏、动态脱敏、日志脱敏、测试数据脱敏等，在保护数据的同时保证数据可用
- 推动数据安全能力做进平台，比如敏感数据自动识别、数据资产地图、数据流转监控、数据防泄漏（DLP）、权限治理等
- 负责密码应用体系建设，包括密钥管理（KMS）、证书管理、数据加密方案（传输加密、存储加密、字段级加密）的设计和落地
- 负责个人信息保护合规，包括隐私政策、App合规、个人信息保护影响评估、数据出境评估，以及配合监管检查
- 参与新业务、新产品的隐私评估，在需求和设计阶段就落实“隐私设计”和“最小必要”原则
- 负责AI场景下的数据安全：训练和微调数据的合规与脱敏、防止模型记住并泄露敏感信息、RAG知识库按权限隔离、限制Agent只能访问完成任务所需的最少数据等
任职要求
- 本科及以上学历，计算机、信息安全、法律等相关专业；5年以上数据安全或隐私保护经验
- 精通数据脱敏、加密、分类分级、敏感数据识别等技术，在数仓、大数据平台、日志系统等大规模数据环境中落地过
- 熟悉密码学基础和密码应用实践，了解常用对称、非对称算法，有密钥管理、证书体系、加密改造或密评相关经验
- 能把法规要求变成可执行的技术方案和流程，兼顾合规、技术和业务效率
- 沟通协调能力强，能和法务、业务、数据、研发等团队高效合作
- 有AI/Agent相关经验：做过大模型训练数据治理、语料清洗和脱敏、生成式AI服务备案或安全评估，或者做过Agent的数据访问控制
- 熟悉隐私计算，比如联邦学习、多方安全计算、差分隐私、可信执行环境；或者有海外业务隐私合规经验