关于此职位
关于 Turing
Turing 总部位于美国加利福尼亚州旧金山，是全球领先的前沿 AI 实验室研究加速器，也是部署先进 AI 系统的全球企业值得信赖的合作伙伴。Turing 通过两种方式支持客户：一是以高质量数据、先进的训练管线，以及专攻编码、推理、STEM、多语言、多模态和智能体的顶尖 AI 研究人员，加速前沿研究；二是运用这些专业能力，帮助企业将 AI 从概念验证转变为专有智能，使系统能够可靠运行、产生可衡量的影响，并在损益表（P&L）上带来持久的成果。
录用详情
- 所需投入：每天至少 4 小时，每周至少 20 小时，其中与太平洋时间重叠 4 小时。
- 合作类型：承包商
- 合作期限：最长 2 周
- 薪酬最高可达 $150/小时，具体取决于内部评估和所在地。
关于该职位
我们正在寻找经验丰富的安全工程师，评估静态分析工具检测 GenAI 应用中漏洞的效果。
您将构建小型、可运行的智能体和 RAG 代码库，其中包含敏感信息泄露（Sensitive Information Disclosure）和过度代理（Excessive Agency）的真实示例，以及已修复版本和接近漏洞的（near-miss）版本。然后，您将对每项发现进行追踪、标注、测试和解释。
工作内容
- 构建可运行的智能体/RAG 代码仓库，其中包含涉及工具调用、记忆和 MCP、代码可达的敏感信息泄露或过度代理漏洞。
- 创建存在漏洞的、已修复的和难负例（hard-negative）变体，其与安全相关的差异最小。
- 追踪并标注资产、数据/操作路径、控制措施、根本原因、严重程度和残余风险。
- 定义授权上下文，并编写确定性测试，验证存在漏洞、已修复和负例的行为。
- 推荐安全控制措施，并参与校准和同行评审。
我们期望的人选
- 在应用/产品安全或以安全为重点的软件工程领域拥有 5+ 年经验，包括安全代码审查。
- 有源到汇（source-to-sink）分析、污点分析、SAST、CodeQL 或 Semgrep 的经验。
- 有使用 LangChain、LlamaIndex、OpenAI/Anthropic SDK 或 MCP 等框架构建 LLM 智能体或 RAG 系统的动手经验。
- 精通授权知识，包括主体、信任边界、租户、OAuth、IAM、身份、允许的数据/操作、目的、接收方以及文档级访问控制。
- 具有 Python 和/或 TypeScript 的生产级编码经验，并具备出色的判断力，能够区分真正的 SID/EA 发现与非发现项。
具有 OWASP LLM 安全风险、MCP、威胁建模或安全评估经验者为加分项。
评估流程
- AI 面试（约 25 分钟）
- 简历和整体申请审核
- 录用通知