主分类：自然语言处理算法研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "大模型内容安全算法工程师-集团信息系统",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "深圳",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"compensation": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 3,
"degree": "硕士研究生及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责AI应用场景下隐私合规与数据安全方向的算法应用设计与落地，面向用户与LLM交互链路的请求与上下文信息流，构建敏感信息识别与内容安全风险判定能力；分析和理解大规模结构化和非结构化数据，利用文本理解、图算法、多模态、迁移学习等技术，推动风险识别与风险治理；\n2、深入理解业务场景，建设面向LLM上下文信息流的敏感发现与分级治理体系；与产品、工程、运营等多角色协作，设计拦截、脱敏、校验与审计追踪等处置策略，推进大模型隐私安全防御体系的持续优化；\n3、探索大模型与NLP相关的前沿技术（AI Agent应用、语义敏感识别、上下文泄露判定、弱监督 / 合成数据、对抗鲁棒性、自动化红蓝队与评测基准等），提升整体解决方案在AI应用隐私安全领域的竞争力。",
"requirements_text": "1、硕士研究生及以上学历，计算机、数学、统计学相关专业，3年以上内容安全算法从业经验；\n2、具备自然语言处理算法的扎实基础；包括但不限于：文本分类、意图理解、知识图谱构建、多模态图文理解等特定领域的全面学习和实践经验；\n3、熟练掌握至少一种深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，包括其训练和部署的具体细节；熟悉常用的机器学习和深度学习算法，以及基本的网络模型结构和文本表示方法；\n5、出色的编码技能，熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Go或C++，并具备算法和数据结构的扎实基础；\n6、具备优秀的团队协作和沟通技巧。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"机器学习",
"深度学习",
"自然语言处理",
"数据结构",
"知识图谱",
"团队协作"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
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"fulltext": "大模型内容安全算法工程师-集团信息系统\n职位描述\n1、负责AI应用场景下隐私合规与数据安全方向的算法应用设计与落地，面向用户与LLM交互链路的请求与上下文信息流，构建敏感信息识别与内容安全风险判定能力；分析和理解大规模结构化和非结构化数据，利用文本理解、图算法、多模态、迁移学习等技术，推动风险识别与风险治理；\n2、深入理解业务场景，建设面向LLM上下文信息流的敏感发现与分级治理体系；与产品、工程、运营等多角色协作，设计拦截、脱敏、校验与审计追踪等处置策略，推进大模型隐私安全防御体系的持续优化；\n3、探索大模型与NLP相关的前沿技术（AI Agent应用、语义敏感识别、上下文泄露判定、弱监督 / 合成数据、对抗鲁棒性、自动化红蓝队与评测基准等），提升整体解决方案在AI应用隐私安全领域的竞争力。\n\n职位要求\n1、硕士研究生及以上学历，计算机、数学、统计学相关专业，3年以上内容安全算法从业经验；\n2、具备自然语言处理算法的扎实基础；包括但不限于：文本分类、意图理解、知识图谱构建、多模态图文理解等特定领域的全面学习和实践经验；\n3、熟练掌握至少一种深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，包括其训练和部署的具体细节；熟悉常用的机器学习和深度学习算法，以及基本的网络模型结构和文本表示方法；\n5、出色的编码技能，熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Go或C++，并具备算法和数据结构的扎实基础；\n6、具备优秀的团队协作和沟通技巧。\n1、负责AI应用场景下隐私合规与数据安全方向的算法应用设计与落地，面向用户与LLM交互链路的请求与上下文信息流，构建敏感信息识别与内容安全风险判定能力；分析和理解大规模结构化和非结构化数据，利用文本理解、图算法、多模态、迁移学习等技术，推动风险识别与风险治理；\n2、深入理解业务场景，建设面向LLM上下文信息流的敏感发现与分级治理体系；与产品、工程、运营等多角色协作，设计拦截、脱敏、校验与审计追踪等处置策略，推进大模型隐私安全防御体系的持续优化；\n3、探索大模型与NLP相关的前沿技术（AI Agent应用、语义敏感识别、上下文泄露判定、弱监督 / 合成数据、对抗鲁棒性、自动化红蓝队与评测基准等），提升整体解决方案在AI应用隐私安全领域的竞争力。\n1、硕士研究生及以上学历，计算机、数学、统计学相关专业，3年以上内容安全算法从业经验；\n2、具备自然语言处理算法的扎实基础；包括但不限于：文本分类、意图理解、知识图谱构建、多模态图文理解等特定领域的全面学习和实践经验；\n3、熟练掌握至少一种深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，包括其训练和部署的具体细节；熟悉常用的机器学习和深度学习算法，以及基本的网络模型结构和文本表示方法；\n5、出色的编码技能，熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Go或C++，并具备算法和数据结构的扎实基础；\n6、具备优秀的团队协作和沟通技巧。",
"standard_classification": {
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"std_taxonomy_version": "20261104"
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