大模型安全能力研究员（实习）

职位描述

和现有团队一起研究，提升大模型在漏洞攻防方向的安全能力。

核心职责

1. 设计并落地面向漏洞挖掘的大模型训练方案，涵盖预训练语料构建、指令微调以及基于人类/AI 反馈的强化学习环节；

2. 探索提升模型在自动源码审计、逆向工程、动态调试、模糊测试、漏洞利用程序(Exp)构建等安全场景下推理能力的技术路径；

3. 搭建并持续迭代模型安全能力评测体系和多维度的基准测试集；

4. 研究最前沿的漏洞安全攻防技术，包括漏洞挖掘、漏洞利用、缓解措施绕过

5. 跟踪最新的漏洞情报，即时复现热点/重点目标的高危0day/nday漏洞，丰富模型训练/测试数据集

职位要求

1. 计算机、网络安全或相关专业硕士/博士在读

2. 有 CTF的丰富经历或真实的漏洞挖掘经验；

3. 熟悉大模型训练流程，特别是SFT、RLHF 环节；

4. 熟悉操作系统底层原理，熟悉C/C++语言，以及至少一个平台的汇编语言（x86/arm）

5. 熟悉web或者二进制漏洞的原理，漏洞利用方式，手工完整做过漏洞利用验证程序

➕ 加分项

1. 作为CTF战队核心成员在大型CTF赛事、攻防演练中获得过前三名

2. 获得过国内外大型软件的CVE致谢，实际漏洞赏金