# AI红队安全专家

外部公开机会：不能在 Agent觅聘 内申请，请前往官方渠道投递。

投递在官方渠道完成，完整外部回执留在本人工作区；已登录时，通过 CLI 明确记录的选择、本人自报投递和渠道观察三类最小事件默认上报平台。浏览或保存岗位不会触发上报，外部投递不会出现在“我的申请”里。

- 公司: 小米 (阶段未知)
- 地点: 北京、武汉
- 职能: 工程开发
- 前往官方投递: https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/index/position/7642527892006783275/detail

## 来源岗位原文

1. 构建 AI Agent 驱动的自动化安全测试体系，集成代码审计、逆向调试、Fuzzing、渗透测试等工具链，实现从漏洞发现到验证的全流程自动化调度
2. 设计 AI 安全能力基准测试框架，建立可重复、可量化的模型攻防能力评估流程（覆盖漏洞发现率、利用成功率、误报率等核心指标）
3. 搭建 AI vs AI 自动化攻防对抗平台，推动安全测试从人工审计向 Agent 自主攻防演进
4. 基于评测数据驱动安全能力优化，与模型团队协作建立"评测-反馈-训练"闭环迭代机制
任职要求
- 3年以上安全研究经验，至少精通以下方向之一：
 a) 二进制漏洞挖掘与利用（操作系统/浏览器/移动端）
 b) 渗透测试与红队评估
 c) Fuzzing 工程（AFL/LibFuzzer/syzkaller 等）

- 熟练掌握 Python/C/C++ 中至少两门，具备独立开发安全工具和自动化框架的工程能力
- 有 AI 结合安全研究的实践经验（如使用 LLM 进行漏洞挖掘、Exploit 生成、代码审计等）
- 理解 AI Agent 核心机制（Tool Use、上下文管理、多步推理编排），有 Agent 应用开发或集成经验

【加分项】
- 有 CVE 编号、安全竞赛获奖、厂商漏洞赏金或名人堂记录
- 参与过模型安全评测、红队测试或安全微调数据集构建
- 熟悉 CodeQL / Semgrep / Joern 等静态分析工具
- 有大型开源项目（Linux 内核/Chromium/Android）的安全研究经历
- 活跃于安全社区，有技术博客、开源工具或会议演讲
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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