职位描述
1、负责隐私计算平台的研发工作；解决实际业务中的数据安全和隐私保护问题，实现数据的可用不可见；
2、负责隐私计算平台的组件：联邦学习、多方安全计算、差分隐私、同态加密、TEE 可信计算等隐私计算技术及其框架的研究、创新及开发；
3、针对隐私保护安全场景提出创新的隐私计算协议、算法、方案；
4、设计和实现高并发大规模分布式系统，设计和实现必要的机制及工具优化系统的性能、稳定性、可扩展性，适配业务发展需求，保障业务稳定增长。

职位要求
1、计算机、密码学、信息安全等相关专业，本科及以上学历，5年及以上相关工作经验；
2、有扎实的计算机基础知识，熟悉Linux 操作系统，熟悉常见的数据结构与算法，熟悉以下至少一门编程语言：C、C++、Python、Go、Java；
3、掌握多方安全计算、联邦学习、现代密码学、同态加密、差分隐私、TEE 可信计算其中一种或多种；
4、熟悉分布式大数据平台例如spark、hadoop 等以及消息队列、RPC 等常用开源框架，或熟悉常用机器学习算法与深度学习算法及其框架Numpy、ScikitLearn、Tensorflow、PyTorch 者优先；
5、对技术有热情，具备良好的问题分析和解决能力，喜欢思考问题深层次的原因，并善于归纳和总结；
6、善于沟通，工作积极主动，责任心强，具备良好的团队协作能力。