职位描述
人工智能计算机软件
【岗位职责】
1. 前沿技术研究: 跟踪并研究形式化方法、程序逻辑、定理证明(Theorem Proving)或模型检查(Model Checking)领域和形式化方法与 AI(如神经网络验证、AI辅助证明)交叉领域的最新学术进展,并探索其在公司核心软件产品中的落地可行性。
2. 代码分析与形式验证:针对高安全/高可靠场景(如操作系统、区块链、智能合约、嵌入式系统),使用形式化验证工具进行严格的数学证明,保障系统的安全性与功能正确性。
3. 工具链研发: 参与或主导自动化静态代码分析工具(如数据流分析、符号执行、污点分析等)、形式化验证工具链(如基于 SMT/SAT 求解器的验证系统)的设计与开发,提升代码质量与验证效率。
4. 技术布道与产学研: 指导工程团队理解并应用高可靠性编码规范;有机会参与高水平学术论文的撰写、专利申请以及与高校的产学研合作项目。
【任职要求】
1. 教育背景: 计算机科学、软件工程、应用数学等相关专业博士学历。
2. 核心技术栈: *
o 扎实的程序语言理论(PL)、形式语义学或数理逻辑基础。
o 熟练掌握至少一种主流定理证明工具(如 Coq, Isabelle/HOL, Lean)或模型检查工具(如 TLA+, Spin, CBMC)。
o 熟悉 SMT/SAT 求解器(如 Z3、CVC5)原理与应用。
3. 编程能力:
o 具备良好的编程基础,熟练使用 C/C++、Rust、Java 或 Python,了解函数式编程语言(如 OCaml, Haskell)者优先。
o 熟悉 LLVM、GCC、Clang 或相关编译基础设施者优先。
4. 加分项:
o 在 CAV, PLDI, POPL, TACAS, ICSE, FSE 等形式化方法或软件工程领域的顶级会议/期刊上有论文发表。
o 有安全验证(如漏洞检测、内存安全验证)经验。
5. 综合素质: 具备较强的将复杂学术理论转化为工程实践的能力,逻辑严密,对解决具有挑战性的底层技术问题充满热情。
1. 前沿技术研究: 跟踪并研究形式化方法、程序逻辑、定理证明(Theorem Proving)或模型检查(Model Checking)领域和形式化方法与 AI(如神经网络验证、AI辅助证明)交叉领域的最新学术进展,并探索其在公司核心软件产品中的落地可行性。
2. 代码分析与形式验证:针对高安全/高可靠场景(如操作系统、区块链、智能合约、嵌入式系统),使用形式化验证工具进行严格的数学证明,保障系统的安全性与功能正确性。
3. 工具链研发: 参与或主导自动化静态代码分析工具(如数据流分析、符号执行、污点分析等)、形式化验证工具链(如基于 SMT/SAT 求解器的验证系统)的设计与开发,提升代码质量与验证效率。
4. 技术布道与产学研: 指导工程团队理解并应用高可靠性编码规范;有机会参与高水平学术论文的撰写、专利申请以及与高校的产学研合作项目。
【任职要求】
1. 教育背景: 计算机科学、软件工程、应用数学等相关专业博士学历。
2. 核心技术栈: *
o 扎实的程序语言理论(PL)、形式语义学或数理逻辑基础。
o 熟练掌握至少一种主流定理证明工具(如 Coq, Isabelle/HOL, Lean)或模型检查工具(如 TLA+, Spin, CBMC)。
o 熟悉 SMT/SAT 求解器(如 Z3、CVC5)原理与应用。
3. 编程能力:
o 具备良好的编程基础,熟练使用 C/C++、Rust、Java 或 Python,了解函数式编程语言(如 OCaml, Haskell)者优先。
o 熟悉 LLVM、GCC、Clang 或相关编译基础设施者优先。
4. 加分项:
o 在 CAV, PLDI, POPL, TACAS, ICSE, FSE 等形式化方法或软件工程领域的顶级会议/期刊上有论文发表。
o 有安全验证(如漏洞检测、内存安全验证)经验。
5. 综合素质: 具备较强的将复杂学术理论转化为工程实践的能力,逻辑严密,对解决具有挑战性的底层技术问题充满热情。
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