职位描述：
1、负责隐私计算平台业务的开发，利用隐私计算技术解决落地业务场景中数据传输和计算的加密，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、负责针对消费金融行业的风险和营销场景提出创新的隐私计算协议、算法、方案；
4、结合大数据相关技术，设计和实现高并发大规模分布式隐私计算系统，以及落地业务功能需求，保障业务稳定增长。

职位要求：
1、***本科及以上学历，计算机、电子通信、密码学、信息安全等相关专业；
2、至少3年以上隐私计算应用的方案设计和开发经验，熟悉多方安全计算、全同态加密、差分隐私、联邦学习等相关技术；
3、熟悉金融领域相关隐私技术厂商的产品、技术及解决方案，具有PySyft、FATE、Paddle FL等隐私计算开源框架开发经验者优先；
4、熟悉Hadoop/Hive/Spark/Yarn等大数据相关技术，掌握C++、Java、Python中至少一种语言；
5、能够主动跟踪行业前沿，研究大数据和隐私计算领域技术，掌握领域进展；
6、具有良好的逻辑思维能力、沟通协作能力，自我驱动，具备优秀的分析问题和解决问题的能力。