1. 可信智能体系统研发：负责可信数据空间下的智能体系统架构设计与研发，实现数据"可用不可见"的安全协作模式，保障数据流通中的隐私与合规； 2. 数字合约机制设计：设计并实现数字合约机制，定义数据使用的权限、范围、时长与审计规则，实现数据使用的可追溯与可管控； 3. 模型入沙盒研发：研发模型入沙盒技术，将算法模型运行于安全隔离环境中，在不暴露原始数据的前提下完成模型训练与推理； 4. 跨机构互联互通：推进跨机构数据互联互通能力建设，构建标准化数据接口与协议，支持多主体间的可信数据协作； 5. 场景落地与优化：参与智能体在数据工程场景（如联合建模、跨域分析、数据交易）的落地与优化。 1、硕士及以上学历，计算机、网络安全、数学相关专业； 2、了解隐私计算技术（联邦学习、安全多方计算、可信执行环境TEE等），了解智能体（Agent）架构与大模型应用开发基础，掌握Python/Go编程语言，具备良好的工程实现能力； 3、具备良好的安全思维与系统设计能力，对数据安全与可信流通有浓厚兴趣； 4、具备良好的学习能力与跨团队协作精神； 5、有隐私计算或联邦学习项目经验者优先，有区块链或智能合约（Solidity）开发经验者优先，了解大模型Agent框架（LangChain/AutoGen等）者优先。