高级/资深数据安全工程师

【岗位职责】 1. 数据安全产品规划与设计： * 根据数据全生命周期保护要求，负责数据安全能力（如：敏感数据自动化扫描、API 资产安全纳管、敏感数据流转链路、动态/静态脱敏、数据安全运营平台）的产品功能规划，输出清晰的产品设计文档与方案，并协同研发团队推动落地。 2. 跨部门沟通与需求对接： * 作为数据安全团队的产品与运维对接人，负责与业务需求方、周边平台团队、研发团队的沟通协同，梳理并对齐用户需求，完成产品能力设计、开发排期与落地验收。 3. 风险常态化运营和治理： * 负责数据安全风险的常态化治理、运营与闭环管理，跟踪风险识别、推送、整改、闭环全流程，输出运营指标与风险看板，推动风险持续消减。 4. AI 赋能安全运营： * 探索并应用 AI 大模型能力赋能数据安全建设与运营（如敏感数据识别、语义分析、自动化运营、智能整改辅助等），提升治理效率。 【任职要求】 1. 产品与运营经验： * 具备 3 年及以上数据安全 / 安全产品 / 数据合规治理 相关工作经验，具备良好的产品规划、方案设计与文档输出能力。 * 具备敏感数据扫描识别、数据脱敏、数据流转链路测绘、API 安全治理等数据安全场景治理经验。 2. 技术沟通与理解力（非研发要求）： * 不要求具备深厚的 Java代码编写能力，但需理解微服务架构（API 交互逻辑）、常用中间件（如 MySQL、Kafka）及大数据的基本概念，能与研发无缝沟通。 * 具备熟练的 SQL 数据查询和分析能力。 3. 跨界沟通与项目管理能力： * 具备优秀的跨团队沟通、需求梳理与项目推进能力，能够独立对接业务方与周边团队，推动复杂事项落地。 4. AI 应用与提效能力： * 熟练掌握 Prompt Engineering（提示词工程），能够使用大模型工具（如 ChatGPT、Claude、LangChain 等）辅助日常工作。 * 有将 AI 技术应用于敏感数据识别、风险检测和治理等实际安全场景者极佳。 优先条件（加分项） 1. 工程落地经验：具备一定的技术背景或理解力，能够与研发团队高效沟通者优先（研发编码能力非首要要求，重在理解与协同）。 2. 熟悉合规监管要求：了解各种监管合规法律法规（如 GDPR、CCPA、个人信息保护法 等）并有相关能力建设经验者优先。