1、本科及以上学历应届毕业生，研究生以上学历优先，计算机科学与技术、密码学、信息安全、网络空间安全、人工智能、应用数学、通信工程等相关专业。 2、深入理解安全多方计算（MPC）、联邦学习（FL）、同态加密（HE）、差分隐私（DP）、可信执行环境（TEE）中至少1-2项技术的基本原理和典型应用场景； 3、具备扎实的密码学基础，熟悉常见对称/非对称加密、哈希算法，了解零知识证明（ZKP）、不经意传输（OT）、秘密共享等密码学原语； 4、熟练掌握Python、C/C++、Go、Rust、Java中至少两种语言，有良好的数据结构和算法基础； 5、了解深度学习基本原理，熟悉PyTorch或TensorFlow至少一种框架。 6、有隐私计算、AI安全、数据安全相关方向的科研项目、课程设计或竞赛经历；在CCS、NDSS、IEEE S&P、USENIX Security、ICML、NeurIPS等顶会/顶刊发表论文者优先；熟悉FATE、SecretFlow（隐语）、MP-SPDZ、Microsoft SEAL等任一开源隐私计算框架者优先。 7、有大模型安全、机密计算相关研究经验者优先。 8、具备极强的自驱力与学习能力，能快速跟进前沿论文并做技术调研；优秀的逻辑思维与问题分析能力；良好的团队协作与沟通能力；具备英文文献读写能力，能独立阅读并总结国际顶会论文。