[Skip to main content](#main-content)

[OpenNash Jobs](https://jobs.opennash.com/)
[Hiring report](/reports/hiring/) · [All Xiaomi jobs](https://jobs.opennash.com/companies/xiaomi/) · [Search jobs](/search/)

Xiaomi · 北京

# 顶尖实习-AI安全研究员-软件

北京 

Listed on Xiaomi ’s official careers site. Posted June 4, 2026. Check that it is still open and apply there.
[Apply on Xiaomi ’s careers site →](https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/topintern/position/7646734204147992875/detail)

[OpenNash Jobs](https://jobs.opennash.com/) / [Xiaomi ](https://jobs.opennash.com/companies/xiaomi/) / 顶尖实习-AI安全研究员-软件

## Job description

### 红队攻防
- 分析并构建针对手机智能体的攻击模式库（提示词注入、记忆投毒、工具调用滥用、社会工程诱导等），开发自动化攻击生成与红队测试工具，研发安全护栏Agent并集成到产品中

### 动态授权
- 基于因果学习与强化学习，构建面向任务多步规划的动态授权Agent，实现对复杂动作序列的风险识别与差异化权限管控

### 隐私审计
- 研发基于任务拆解的数据最小暴露推理机制，在推理路径上限制模型接触敏感数据的范围

### 智能体测试
- 开发面向智能体的自动化测试方法，覆盖多智能体系统的行为验证、失效归因与安全测试

### 学术研究与论文产出
- 将工程实践中的创新方法提炼为学术成果，投稿CCF-A类会议和期刊

## Qualifications
- 计算机科学、网络安全、人工智能等相关专业硕士及以上学历；

### 具备以下一项或多项研究背景
- AI安全/对抗攻防、LLM安全、智能体系统、隐私保护；
- 有CCF-A类顶会顶刊论文发表经验优先；
- 具备较强的工程实现能力，熟悉Python/Java，有实际系统开发经验；
- 对智能体安全领域有热情，能够将学术研究与产业实践结合。

## At a glance
- Posted by the employer: Jun 4, 2026
- First seen by OpenNash: Aug 1, 2026
- Last checked: Oct 19, 2026
- Listed for: 137 days
- Location: 北京[Apply on Xiaomi ’s careers site →](https://xiaomi.jobs.f.mioffice.cn/topintern/position/7646734204147992875/detail)

## More jobs at Xiaomi 

### [27届招聘实习生-国际职能平台](https://jobs.opennash.com/companies/xiaomi/jobs/6d4d527313cd96474e53/)

北京

### [AI Agent 产品经理](https://jobs.opennash.com/companies/xiaomi/jobs/fc2f52865a7e2d84fbd7/)

北京

### [AI Agent 架构师 / Tech Lead](https://jobs.opennash.com/companies/xiaomi/jobs/35dcfe12c39db2a6a88a/)

北京

### [AI Agent产品经理](https://jobs.opennash.com/companies/xiaomi/jobs/1b2859d295836fa011a9/)

北京

### [AI Agent研究员实习生-小爱](https://jobs.opennash.com/companies/xiaomi/jobs/0c7ddc4025af5dc78885/)

北京

OpenNash lists jobs from employers’ own careers sites and does not handle applications.
Dates come from the employer where stated; “first seen” and “last checked” are our own observations.

OpenNash Jobs · Official listings with dates and links to the employer. [Weekly hiring report](/reports/hiring/) · [Methodology](/methodology/)
