本岗位聚焦AI数据安全与隐私保护前沿技术研究，核心围绕智能体相关安全场景，深耕技术创新与突破，支撑AI业务安全合规、高效落地。 1、智能体记忆分层安全管理研究：主导智能体知识与记忆数据的分层安全架构研究与设计，构建分级访问控制、动态权限适配、记忆数据加密存储等技术方案，解决智能体记忆数据泄露、越权访问等核心安全问题，保障智能体记忆系统的安全性与可用性； 2、数据防投毒技术研究：聚焦AI模型训练及推理阶段的数据投毒风险，研究前沿数据投毒检测、溯源与净化技术，设计高效的投毒防御算法与验证方案，提升AI系统抵御恶意数据攻击的能力，保障模型训练数据的真实性与纯净度； 3、数据防重识别技术研究：针对AI业务中的融合数据、脱敏数据，开展重识别风险评估与防御技术研究，探索差分隐私、联邦学习、数据水印等前沿技术的创新应用，构建全流程数据重识别防护体系，保护用户隐私与数据安全； 4、端云协同隐私推理框架前沿研究：聚焦端云协同场景下的AI隐私推理核心需求，开展前沿端云协同隐私推理框架的研究与创新，重点探索同态加密、安全多方计算、软硬协同隐私计算等前沿技术与端云协同架构的深度融合，优化推理效率与隐私保护的平衡，解决端云数据传输、分布式推理中的隐私泄露、算力不均衡、数据篡改等核心难题，构建高效、安全、可扩展的端云协同隐私推理体系，支撑多智能体协同、复杂AI业务的安全高效落地； 5、前沿技术探索与落地：跟踪国内外AI数据安全与隐私保护领域前沿技术动态，开展技术预研与创新试验，形成可落地的技术方案与原型验证；协同技术团队完成前沿技术的产品化转化，推动技术成果落地应用； 6、技术方案与专利产出：撰写技术研究报告、专利申请书，参与行业技术交流，输出高质量的技术成果；参与安全技术标准的研讨与制定，提升团队技术影响力。 1、专业与学历：计算机、软件工程、网络安全、AI安全、数据安全等相关专业；具备扎实的AI、密码学、数据安全相关理论基础； 2、前沿技术能力：深入了解AI数据安全前沿领域，熟悉智能体记忆安全、数据投毒防御、数据重识别防护等相关技术；有相关领域研究经验（如论文发表、项目研发）者优先，能独立开展前沿技术预研与创新； 3、技术储备：掌握应用密码学、差分隐私、联邦学习、数据脱敏、数据水印等核心技术；熟悉AI主流开发框架（PyTorch、TensorFlow等）、智能体开发框架（LangChain等），能基于框架开展技术验证与原型开发； 4、编程与研究能力：熟练掌握Python（优先）、C++等编程语言，具备较强的算法设计、代码实现与调试能力；具备良好的逻辑思维、问题分析与解决能力，能独立完成技术研究与方案设计； 5、其他要求：有AI安全、数据安全相关科研项目、实习或工作经验者优先；具备良好的英文阅读与撰写能力，能跟踪国际前沿技术文献；具备团队协作精神，善于沟通交流，有较强的自主学习能力。