集团安全部-网络安全大模型算法专家-北京/杭州Company AlibabaFocus Tech · SecurityLocation 北京, 杭州Published August 26, 2026岗位职责 参与构建面向阿里集团海量安全业务的网络安全大模型,系统性突破在代码理解、漏洞挖掘、攻击模拟等高复杂度场景中的瓶颈; 负责高质量安全数据的构建,涵盖代码漏洞检测与修复、程序逆向与分析、安全领域工具(包括但不限于Fuzz、反编译、漏扫等)等多样化安全数据的加工处理和合成优化; 开展大模型全流程训练工作,包括预训练、SFT、Agentic RL等; 针对经典且依赖安全专家经验的的安全任务(如渗透测试、二进制代码分析、红蓝对抗策略生成、项目级代码漏洞发现与修复等)优化模型能力,提升其在真实攻防场景中的模型性能与鲁棒性; 探索大模型在代码安全、漏洞挖掘、逆向工程、数据安全、流量防护等方向的应用,并推动技术成果落地与学术发表。 任职要求 计算机、信息安全、人工智能或相关专业硕士及以上学历; 具备扎实的大模型基础知识和训练经验,熟悉大模型的模型架构和改进方案,熟悉预训练、SFT、GRPO、PPO、Agentic RL 等主流训练范式,并有实际项目或研究经历; 拥有网络安全领域知识基础,了解常见攻击手法、防御机制、日志分析或漏洞原理; 动手能力强,熟练掌握基于 DeepSpeed/Megatron 的各种训练框架变体,具备大规模LLM训练调优能力; 在AI或网络安全方向有科研产出,以主要作者身份在 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、IEEE S&P、USENIX Security、CCS、NDSS 等顶会发表过论文者优先。 加分项: 熟悉并在 CyberGym、SecCodeBench 等Cyber Bench上有过大模型训练实践经历; 有代码大模型训练经验、有软工领域例如面向SWE-Bench的Agentic RL经验; 熟悉逆向工程、二进制分析或程序静态/动态分析工具(如 IDA、Ghidra、Frida); 具备 CTF 竞赛、漏洞挖掘(CVE 提交)、自动化渗透测试或红蓝对抗实战经验; 有安全领域通用智能体、AI 自动化攻防系统相关项目经历。 我们期待的你: 热爱技术,兼具 AI 与安全的跨界视野; 既能沉心钻研前沿算法,也能动手解决真实安全问题; 追求卓越,敢于挑战“AI+安全”融合中的硬核难题; 乐于协作,愿与团队共同打造下一代智能安全核心大脑。