1、参与大模型与智能体应用的安全检测能力研发：面向提示词注入、越狱绕过、敏感数据外泄、内容违规等风险场景，参与检测规则的设计与实现，完成从规则定义、匹配算法到线上生效与灰度验证的完整链路。 2、参与安全检测模型的工程落地：配合算法同学完成检测样本准备、小模型微调、推理服务封装与效果调优，持续优化检出率、误报率与检测时延；沉淀评测数据集与红队测试用例，建立可量化的效果基线。 3、参与大模型调用链路的安全管控能力开发：包括身份认证与分级权限模型、多维限流与配额、工具调用的权限校验与行为管控、全链路调用追踪与审计告警。 4、参与高并发后端服务的开发与优化：使用 Go / Python 实现低时延、高可用的服务模块，参与单元测试、性能压测、线上问题排查，以及私有化与信创环境下的部署交付。 5、跟踪大模型安全领域的攻防进展与开源方案（OWASP LLM Top 10、各类护栏框架、智能体工具调用协议等），把有价值的思路转化为可落地的产品能力。