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阶跃星辰 · 大模型

数据隐私安全工程师

北京 / 上海 社招 · 全职 工程研发 数据 / 标注Agent / 应用算法 工程开发

职位描述

岗位职责 搭建公司的数据安全和隐私保护体系,制定数据分类分级、脱敏、加密、访问控制、数据生命周期管理等制度和标准,并推动落地。 负责数据脱敏方案的设计和实施,包括静态脱敏、动态脱敏、日志脱敏、测试数据脱敏等,在保护数据的同时保证数据可用。 推动数据安全能力做进平台,比如敏感数据自动识别、数据资产地图、数据流转监控、数据防泄漏(DLP)、权限治理等。 负责密码应用体系建设,包括密钥管理(KMS)、证书管理、数据加密方案(传输加密、存储加密、字段级加密)的设计和落地。 负责个人信息保护合规,包括隐私政策、App 合规、个人信息保护影响评估、数据出境评估,以及配合监管检查。 参与新业务、新产品的隐私评估,在需求和设计阶段就落实“隐私设计”和“最小必要”原则。 负责 AI 场景下的数据安全:训练和微调数据的合规与脱敏、防止模型记住并泄露敏感信息、RAG 知识库按权限隔离、限制 Agent 只能访问完成任务所需的最少数据等。

任职要求

本科及以上学历,计算机、信息安全、法律等相关专业;5 年以上数据安全或隐私保护经验。 精通数据脱敏、加密、分类分级、敏感数据识别等技术,在数仓、大数据平台、日志系统等大规模数据环境中落地过。 熟悉密码学基础和密码应用实践,了解常用对称、非对称算法,有密钥管理、证书体系、加密改造或密评相关经验。 能把法规要求变成可执行的技术方案和流程,兼顾合规、技术和业务效率。 沟通协调能力强,能和法务、业务、数据、研发等团队高效合作。 有 AI/Agent 相关经验:做过大模型训练数据治理、语料清洗和脱敏、生成式 AI 服务备案或安全评估,或者做过 Agent 的数据访问控制。 熟悉隐私计算,比如联邦学习、多方安全计算、差分隐私、可信执行环境;或者有海外业务隐私合规经验。 立即投递
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