隐私计算实习生（大模型与智能体方向）-安全与风控

日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：我们团队牵头探索人工智能数据安全与隐私保护、联邦学习、安全多方计算（SMPC）、可信执行环境、差分隐私及同态加密等前沿网络安全技术。我们开展尖端研究，致力于将新兴理论转化为数据与系统安全领域的实际应用方案。通过开创安全计算与隐私保护的全新方法，为塑造可信数字创新的未来发挥重要作用。 1、参与大模型训练与推理全流程的数据安全与隐私保护前沿技术研究，结合密码学、可信执行环境、数据混淆及系统安全技术，设计兼顾安全与效率的新型解决方案； 2、跟踪学术前沿、产品动态，结合行业实践经验与业务场景需求，开展大模型智能体安全前沿技术研究，参与智能体可信安全产品研发与落地工作。 【任职要求】 1、硕士及以上学位在读，计算机、人工智能、信息安全等相关专业优先； 2、具备良好的计算机基础，熟悉至少一种主流编程语言，熟悉常用数据结构与算法等； 3、有大模型开发与部署经历，熟悉生成式AI原理如Transformer、Diffusion，以及智能体架构、平台（如Langchain、Dify、Coze等）；有智能体安全相关研究经验者等优先； 4、有数据安全与隐私计算经历，熟悉传统安全技术如加密、访问控制、身份认证等，以及安全多方计算、联邦学习等隐私计算技术，有隐私计算相关系统、平台、产品的研发实践经验者优先； 5、乐于挑战没有参考答案的开放式问题，能够在快速调研与总结前沿工作基础上，快速寻找、尝试、迭代解决方案，有较强的自主思考与探索能力，以及优秀的沟通与团队协作能力。