中国电信｜安全算法工程师

1. 多媒体内容安全审核与语义纠错 负责设计并优化多模态不良信息检测算法，覆盖图像（涉黄、赌博、暴力、敏感标志）、语音（违规关键词、情绪异常）及文本的全链路识别。 针对政治敏感场景，构建政治术语知识图谱与错别字混淆变体库，实现精准的术语纠错与变体对抗识别，确保内容合规性。 2. 网络安全威胁实时感知与防御 负责Web应用防火墙（WAF）核心检测引擎研发，包括SQL注入、XSS跨站脚本、命令执行、文件包含等传统Web攻击的特征提取与异常流量建模。 构建Bot流量管理体系，通过行为序列分析、设备指纹、IP情报关联及滑动窗口频次统计，精准区分好人、坏人（恶意爬虫、撞库、刷票）与机器人，制定动态拦截/限速策略。 设计轻量化在线推理架构，保障安全检测在高并发业务场景下延迟低于阈值。 3. 模型可解释性与安全归因分析 针对黑盒深度学习模型，引入可解释性工具（SHAP、LIME、Grad-CAM、Integrated Gradients），定位模型作出“违规”判断的关键像素区域或关键词。 建立安全告警审计日志机制，为每一次拦截或标记生成人类可读的决策依据，辅助运营人员快速复核。 定期进行模型鲁棒性评测，通过对抗样本攻击验证模型脆弱性，并利用解释结果反哺训练数据清洗与特征工程

1. 2027届应届硕士研究生及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、软件工程、数据科学、网络安全、模式识别与智能系统等相关专业。 2. 具备扎实的机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉基础理论知识，熟悉主流AI算法原理，成绩优异、专业基础扎实。 能力要求 1. 熟练掌握Python编程语言，熟悉PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架，熟练使用Sklearn、Pandas、Numpy等数据处理工具。 2. 熟悉内容合规检测、风控安全、威胁检测任意方向算法落地。 3. 了解网络安全、黑灰产对抗、业务风控基础常识，具备违规内容识别、恶意行为检测、异常流量分析相关项目经验者优先。 4. 具备独立的算法调研、模型训练、效果调优、问题复盘能力，能够针对业务痛点优化算法指标，有竞赛获奖、科研论文、相关实习/项目经验者优先。 5. 逻辑清晰、责任心强，具备良好的团队协作能力和沟通能力，热爱算法研发工作，能够快速跟进前沿技术，适配业务快速迭代需求。 优先加分项 1. 有互联网内容风控、AI安全、网络威胁检测、黑灰产对抗相关实习或科研项目经历； 2. 熟悉多模态内容检测、对抗样本防御、小样本学习、异常行为识别等相关技术； 3. 顶会论文、算法竞赛（Kaggle、天池等）获奖、开源项目贡献者优先。