【蚂蚁星】软件安全自进化·智能体方向（RSI Agent）-27届

岗位职责

方向介绍： 我们研究软件安全自进化，探索递归自我改进（RSI）在软件安全领域的落地：让目标软件持续自主地完成「发现 → 验证 → 修复 → 复测 → 交付」，把每一次修复沉淀为对同类风险的长期免疫，使软件的安全性随版本持续提升；驱动这一过程的智能体与模型也在其中越用越强，让软件进化得越来越快。

职位描述

面向蚂蚁超大规模真实软件系统，构建驱动软件安全自进化的智能体，实现从漏洞自动发现到自动修复的端到端闭环。

1. 构建端到端的漏洞自动发现与修复智能体，负责整体工作流设计与各环节能力建设；
2. 研究仓库级、跨服务的上下文选择与修复定位，以及多候选采样、验证器重排等推理策略；
3. 构建补丁自动化验证体系，重点攻关补丁正确性验证能力，确保补丁真正修复漏洞、不可被绕过且不引入功能回归；
4. 建设长期记忆与安全回归沉淀，实现同类变体清除，让智能体基于反馈持续自我改进。

任职要求

1. 研究基础扎实：在程序修复、LLM Agent、程序分析、软件安全中至少一个方向有深入研究；
2. 系统构建能力：具备复杂 Agent 系统或程序分析工具的设计与实现经验，熟悉 Python 及 Java/C/C++ 之一；
3. 安全领域理解：理解漏洞机理与修复原理，能判断补丁是否真正修复且无功能回归；
4. 科学实验素养：能独立定义问题、设计实验并严谨验证。

加分项：

1. 安全/软工/AI 顶会论文发表，或参与过高水平安全竞赛（如 CTF、AIxCC）、有真实 CVE 挖掘经历；
2. 熟悉 SWE-agent、OpenHands、PatchAgent 等系统，或 SWE-bench、SEC-bench、CyberGym 等基准；
3. 有 SAST/DAST/IAST、补丁正确性验证、变体分析或代码知识图谱相关经验。

特色标签

AI Agent、C/C++、CVE漏洞发现、Docker、Java、Kubernetes、Linux开发/部署经验、LLM代理系统、Python、PyTorch、SDL经验、TensorFlow、不限、中大型项目开发经验、云原生、云计算、交互式应用安全测试、代码分析、代码语义图、信息安全相关专业、公开漏洞挖掘、分布式经验、动态应用安全测试、动态程序分析、参加算法相关竞赛/获奖、发表算法相关优秀论文、回归测试验证、大模型智能体、大模型算法、大语言模型代理、安全、安全产品/平台开发经验、安全体系架构和研发、安全漏洞研究、强化学习、微服务经验、持续自我增强、支付、攻防对抗经验、数据安全、智能代理、智能体、有留学背景、机器学习经验、模型加速/性能优化、测试工具、渗透测试经验、漏洞披露、漏洞自动挖掘、漏洞自动检测、研发效能、程序依赖图、程序理解、程序知识图谱、程序自动修复、算法工程化经验、系统架构设计经验、缺陷自动修复、缺陷自动发现、缺陷自动检测、网络安全、网络安全相关经验、自主代理、自动代码修复、自动化代理、自动化补丁生成、自我进化、自然语言处理算法、英文可沟通、英语读写能力良好、补丁有效性检测、补丁质量评估、补丁验证、计算机相关专业、软件知识库、运维开发/DevOps、递归式自优化、递归自学习、金融、隐私计算、静态应用安全测试、静态程序分析、风控