AI研究院-中级研究算法工程师-AI安全攻防方向（智能体安全防护）

1. 智能体安全防护架构设计：

负责智能体应用的安全威胁建模与防护方案设计，覆盖 Planner、Executor、Memory、RAG、Tool、MCP Server、Plugin、多智能体通信、外部 API、文件系统、数据库、浏览器、代码执行环境等关键组件。

1. Prompt Injection 与指令链防护：

设计并落地直接/间接提示注入、系统提示词泄露、角色劫持、目标劫持、多轮诱导、上下文污染、网页/文档/邮件注入等攻击的检测与拦截机制，保障智能体任务目标不被恶意指令篡改。

1. 工具调用与 MCP 安全防护：

建设工具注册、权限分级、调用前风险评分、参数校验、敏感操作确认、工具返回内容检测、越权调用拦截、工具链路审计等能力，防止工具滥用、权限提升、数据外泄和危险动作执行。

1. 运行时风险检测与动态干预：

构建智能体运行时安全观测与干预机制，对任务规划、工具选择、参数生成、执行结果、链路跳转和最终回复进行实时检测，支持策略拦截、降级执行、人类确认、沙箱隔离、任务回滚和安全重试。

1. 智能体安全审计与可观测性建设：

建设 Agent Trace 安全日志、调用链审计、风险行为画像、异常模式检测、回放分析、责任归因和报告生成能力，为红队评测、客户交付、监管合规和现网问题闭环提供支撑。

1. 计算机、网络安全、人工智能、软件工程、数据科学等相关专业，本科及以上学历；硕士/博士优先。
2. 熟悉大模型应用或智能体系统架构，理解 Agent 的任务规划、工具调用、记忆管理、RAG 检索、函数调用、多轮对话和外部 API 集成机制。
3. 熟悉大模型安全风险，包括 Prompt Injection、Jailbreak、间接提示注入、系统提示词泄露、敏感信息泄露、RAG/记忆投毒、工具调用劫持、过度自治等。
4. 熟悉应用安全、API 安全、权限控制、OAuth/API Key 管理、零信任、沙箱隔离、日志审计、异常检测等至少一个方向。
5. 熟练掌握 Go / Java / TypeScript 中至少一种开发语言，具备良好的工程实现能力，能够独立完成服务化、平台化、可观测性和高可用设计。
6. 具备策略引擎、规则系统、风控系统、内容安全、数据安全、网关、安全审计、SIEM/SOC、RASP/WAF 等相关经验者优先。
7. 能够在安全性、用户体验、业务效率和成本之间做工程权衡，关注拦截率、误伤率、漏放率、时延、吞吐、可解释性和可运营性。
8. 具备较强的问题抽象能力和跨团队协作能力，能将复杂安全问题转化为可落地的产品能力。