【26届春招】安全研发工程师

安全 AI Agent 研发工程师 关于我们 我们在构建一套AI原生的安全运营平台（安全的大脑）。和传统"写死 if/else 规则"的告警系统不同,我们把整个安全运营中心当成一个AI Agent来研发:由LLM自主决定调用什么工具、调查几步、何时下结论,人只负责审核与执行处置。 我们的核心:Harness架构，整个平台的灵魂是一个叫 Harness 的 Agent 内核 —— 我们的设计哲学是“一个内核 + 一群薄壳 Agent” 如果你对"如何把 LLM 工程化成一个稳定、可解释、可扩展的 Agent 系统"感到兴奋，Harness 就是为此而生的,你会深度参与它的演进。 你将做什么 1、参与Harness内核研发:推理循环、工具调用编排、记忆系统、防护栏(幻觉校验/熔断/token 硬顶)、预算守门 2、开发MCP工具层:把日志查询、关系图谱、威胁情报、资产数据等能力封装成read-only工具 3、设计与打磨薄壳 Agent:写 prompt、定义输出结构、调收尾逻辑,让AI判断越来越准 4、实现"AI 判断 vs 人工改判"的反馈闭环,把人的经验持续回灌给模型 技术栈 1、AI:LLM 应用开发、Prompt Engineering、Agent / ReAct、MCP 协议 2、后端:Python(Agent 层 / Harness 内核)、Go + Gin(API 网关) 3、数据:ClickHouse(海量日志)、Neo4j(关系图谱)、PostgreSQL + pgvector(记忆)、Elasticsearch 4、安全(加分):了解攻防、ATT&CK、日志分析

我们要找的人 1、计算机、网络安全、软件工程等相关专业 2、扎实的编程基础,Python 或 Go 至少熟练其一 3、对LLM、AI Agent有真实的好奇心和动手经验(side project、玩过 Agent 框架、打过相关比赛都算) 4、能把"模糊的问题"拆成"可验证的步骤",喜欢钻研、不怕脏活 5、良好的沟通与协作意识 加分项 1、有 AI Agent、RAG、大模型应用的项目经历(GitHub、比赛、论文均可) 2、有安全攻防、CTF、漏洞挖掘经验 3、熟悉 ClickHouse、Neo4j等任一数据存储 4、开源贡献