AI安全与隐私研究员 - AI应用安全
华为
深圳 / 东莞 / 北京 / 武汉 / 西安 / 苏州 / 杭州 / 上海 / 南京 / 成都 / 长沙 / 济南全职质量与流程IT部,上海海思研发部,无线终端芯片业务部,研发工程、IT装备与安全技术院,基础软件院,数据存储产品线,数据通信产品线,服务与软件研发管理部,云核心网产品线,无线网络研发部,云软件研发部,光产品线,公共开发部,终端BG软件部,终端云服务部,终端云服务小艺业务部,数字能源研发管理部,智能汽车解决方案BU研发管理部华为校园招聘（校招应届）
岗位职责
1、Agent 决策一致性与对齐研究： 研究如何通过强化学习（RLHF/DPO）或构造新型损失函数，确保 Agent 在执行复杂长链路任务时，其行为逻辑始终符合人类伦理与预设安全基线；
2、多智能体对抗博弈： 探索多 Agent 协作环境下的安全风险，研究智能体之间是否存在潜在的“共谋”绕过安全机制，并设计去中心化的安全审计机制；
3、形式化验证与逻辑安全： 尝试利用形式化方法（Formal Methods）验证 Agent 动作空间的安全性，将模糊的语言指令转化为可数学证明的逻辑约束；
4、动态隐私追踪技术： 研究在 Agent 频繁调用外部工具、跨应用传输数据时，如何实现细粒度的隐私数据动态追踪与策略强制执行。
任职要求
教育背景： 计算机科学、人工智能或相关方向博士学位，在 ACL, EMNLP, NeurIPS, ICLR 等顶会有高质量论文发表。
深厚理论背景： 深入理解强化学习、博弈论或控制论在 AI 安全中的应用。
创新能力： 能够从 0 到 1 提出解决“黑盒攻击”或“间接注入”的防御架构，而非仅仅依赖现有的过滤规则。
视野： 对 AGI 时代的对齐问题（Superalignment）有深刻见解。