在这里，你将负责：
- 研究并落地基于大模型的自动化漏洞发现、代码审计、黑盒测试、Fuzzing 与漏洞利用链构建系统。
- 设计安全 Agent 架构，负责任务规划编排、记忆机制、工具调用、反馈循环等核心能力建设。
- 面向网络安全、代码分析、攻防推演等场景，进行大模型数据构建、SFT、DPO/RLHF 等微调优化。
- 在真实环境或靶场中评估 AI 安全智能体能力，探索自动生成 Fuzzing Harness、攻击路径规划等方向。
- 跟踪 AI Security、Agent 框架、大模型与安全攻防前沿技术，完成 PoC 验证并推动产品化落地。

我们希望你：
- 计算机、网络安全或人工智能相关专业本科及以上
- 有一定的漏洞挖掘能力，Web 漏洞、代码审计、二进制漏洞或 Fuzzing 中至少一个方向。
- 有一定的安全工具或平台开发经验（扫描器、Fuzzer、漏洞利用框架等）。
- 熟悉大模型原理与微调（SFT、DPO/RLHF、LoRA）及 Agent/RAG 框架（LangChain、AutoGen 等）。
- 具备网安 Benchmark 构建经验：能设计评测指标与任务集，搭建容器化靶场与自动化评分流水线，并做好数据去污染 。
- 了解主流安全评测基准CyberGym、ExpoitGym、ExploitBench等的任务构造与评分方法 。
- 对"大模型 + 安全攻防"有强烈兴趣，能独立推进复杂课题落地。