25年网安去做这个细分领域，月薪不低于35K

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AI一定是未来10年最火的方向，有网络的地方就有网安，更何况大模型安全更是不可缺少的额，过年期间的DeepSeek被攻击就知道了。

来吧，刚好在整理网安春招面试题，如果你今年要去春招，AI安全一定要了解，有幸进了AI相关公司做安全，那你一定是去踩风口了。

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下面这是前几天DeepSeek，发布的大模型安全相关的JD，我来帮大家分析一下这里面要求的技术栈。

根据招聘JD和技术要求进行分析：

一、大模型安全方向

技术核心点

1. LLM内容安全机制

2. • NLP安全框架（如Microsoft Presidio、Hugging Face的Guardrails）
   • 正则表达式高级应用
   • 深度学习模型微调（LoRA/P-Tuning）
   • 强化学习策略（PPO算法用于安全对齐）
3. • 需掌握：对抗性攻击防御、prompt注入检测、敏感词过滤算法、多轮对话上下文合规性检测
   • 关键技术栈：

4. 合规性保障

5. • 国家《生成式人工智能服务管理暂行办法》
   • GDPR/CCPA等国际数据隐私法规
   • 大模型伦理审查框架（如ETHICS guidelines）
6. • 需熟悉：

二、数据集构建方向

技术核心点

1. 数据集标准化

2. • 数据标注规范制定（ISO/IEC 20547标准）
   • 数据质量评估指标（如Cohen’s Kappa一致性检验）
   • 数据清洗工具（Pandas/Spark）
3. • 需掌握：

4. 标注平台开发

5. • 全栈开发能力（React+Django技术栈）
   • 标注工具集成（集成Prodigy/Doccano）
   • 众包任务分配算法（基于难度分级的任务分配）
6. • 关键技术：

三、大模型评估方向

技术核心点

1. 能力边界测评

2. • HELM评估框架
   • BIG-bench基准测试
   • 多模态评估方法（如MMLU基准）
3. • 需掌握：

4. 优化建议输出

5. • 可解释性分析工具（SHAP/LIME）
   • 模型蒸馏技术
   • 数据增强策略（回译/EDA）
6. • 关键技术：

7. 面试应对策略

8. • 大模型安全攻防场景题（如设计针对prompt注入的防御方案）
   • 数据质量提升实操题（给定脏数据集的清洗方案）
9. • 技术面重点准备：

整体来看，提示词安全，大模型攻防和合规是现阶段比较重要的。

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