数据技术及产品部-RL Data工程师-Work（网络安全 领域）

岗位职责

1. 领域任务与数据构造设计：针对网络安全（CTF/漏洞挖掘/渗透测试/攻防对抗/安全对齐）做结构化拆解与任务设计，明确一级领域 → 二级场景 → 任务类型 → instance 模板，产出可复用的领域数据体系。
2. 数据来源与可验证环境组织：把可验证环境（Vulhub、CTF 靶场、开源渗透环境等）转化为可批量造题的数据来源；组织公开 writeup、漏洞库、专家标注等多路数据供给。
3. Rubric 共建：与 Rubric 团队一起把网安的专业判断（漏洞是否成立、利用是否有效、防御是否闭环）拆成可自动化验证的评分规则，识别本领域 rubric 上的领先能力点。
4. 外部专家管理：分配任务、答疑、抽检验收，把控专家产能与交付质量；给出清晰的标注规范、边界案例与仲裁依据。
5. 数据 → 模型 → 评测 闭环：读得懂网安相关 benchmark 表现，定位模型能力短板并反推所需数据；周期性输出数据质量报告，驱动数据补充与评测修正。
6. 外部专家与高校合作：与高校课题组、领域专家协作定义验收标准、评审样本、迭代规范，把外部资源转化为规模化精标数据。

任职要求

1. 具备网络安全系统性认知，在 CTF/漏洞挖掘/渗透/攻防中至少一个方向能做出准确的对错裁定。
2. 有团队管理或专家协作经验，能带 5~10 人规模的领域数据交付。
3. 有 AI/模型背景，能读懂模型 benchmark、定位能力短板并反推数据需求。
4. 熟悉可验证环境（Vulhub 类）与自动化造题思路，理解 CTF 六大题型的差异。
5. Taxonomy 与 instance 设计能力，能独立完成从领域拆解到 instance 模板的完整链路。
6. 轻量工程能力：Python 脚本化处理数据、批量调用 LLM、读得懂 Agent 执行日志。
7. 闭环意识，把外部资源与内部标注拧成一条产线，而不是各交各的。

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