主分类：AI应用开发（非Agent）
辅助：法务、合规与公司治理（仅展示）
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": "合规AI专家（隐私合规平台方向）-集团信息系统",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "后端"AI生成
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"company": {
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"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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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1、隐私合规AI应用落地：主导大模型在隐私合规场景的应用落地，聚焦智能分析决策、高效隐私合规处理、智能合规监测等场景，设计大模型应用方案并推动上线；\n2、大模型应用效果迭代优化：建立大模型应用效果评估体系（如准确率、效率提升率、业务满意度），持续监控上线后表现，针对问题进行数据补充、模型微调（基于语料的指令微调），迭代优化大模型效果，满足隐私合规业务实际需求；\n3、AI合规：建设AI链路里，建设包括模型训练、微调、知识库、记忆、用户交互等场景的合规能力，覆盖数据、算法、输出、治理与应急的全流程风控，防止侵权和隐私泄露，制定违规事件响应与整改机制，保障可解释性与透明度。",
"requirements_text": "1、熟悉NLP、LLM相关的算法和技术，熟悉或应用过多模态大模型，有大模型训练和评测数据集建设、指令微调、偏好对齐、效果评测经验者优先；\n2、熟悉NER、文本分类、信息抽取等NLP技术，掌握正则表达式处理技巧，了解LayoutLM、PaddleOCR、Qwen-VL等文档解析技术者优先；\n3、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练Python或C/C++，ACM/ICPC、TopCoder、Kaggle等比赛获奖者优先；\n4、出色的问题分析和解决能力，能深入解决大模型训练和应用存在的问题；\n5、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步；\n6、大模型应用与项目落地能力：熟练掌握大模型应用开发的相关技术栈，具备大模型微调能力，能独立设计大模型在特定场景的应用方案，有隐私合规领域大模型项目落地经历；有1-2年大模型项目全流程落地经验，能协调数据、业务团队推进项目，具备强问题拆解能力，可快速定位大模型落地中的技术问题并解决者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
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"模型训练",
"模型微调",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "1、熟悉NLP、LLM相关的算法和技术，熟悉或应用过多模态大模型，有大模型训练和评测数据集建设、指令微调、偏好对齐、效果评测经验者优先；2、熟悉NER、文本分类、信息抽取等NLP技术，掌握正则表达式处理技巧，了解LayoutLM、PaddleOCR、Qwen-VL等文档解析技术者优先；3、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练Python或C/C++，ACM/ICPC、TopCoder、Kaggle等比赛获奖者优先；有1-2年大模型项目全流程落地经验，能协调数据、业务团队推进项目，具备强问题拆解能力，可快速定位大模型落地中的技术问题并解决者优先",
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"fulltext": "合规AI专家（隐私合规平台方向）-集团信息系统\n职位描述\n1、隐私合规AI应用落地：主导大模型在隐私合规场景的应用落地，聚焦智能分析决策、高效隐私合规处理、智能合规监测等场景，设计大模型应用方案并推动上线；\n2、大模型应用效果迭代优化：建立大模型应用效果评估体系（如准确率、效率提升率、业务满意度），持续监控上线后表现，针对问题进行数据补充、模型微调（基于语料的指令微调），迭代优化大模型效果，满足隐私合规业务实际需求；\n3、AI合规：建设AI链路里，建设包括模型训练、微调、知识库、记忆、用户交互等场景的合规能力，覆盖数据、算法、输出、治理与应急的全流程风控，防止侵权和隐私泄露，制定违规事件响应与整改机制，保障可解释性与透明度。\n\n职位要求\n1、熟悉NLP、LLM相关的算法和技术，熟悉或应用过多模态大模型，有大模型训练和评测数据集建设、指令微调、偏好对齐、效果评测经验者优先；\n2、熟悉NER、文本分类、信息抽取等NLP技术，掌握正则表达式处理技巧，了解LayoutLM、PaddleOCR、Qwen-VL等文档解析技术者优先；\n3、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练Python或C/C++，ACM/ICPC、TopCoder、Kaggle等比赛获奖者优先；\n4、出色的问题分析和解决能力，能深入解决大模型训练和应用存在的问题；\n5、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步；\n6、大模型应用与项目落地能力：熟练掌握大模型应用开发的相关技术栈，具备大模型微调能力，能独立设计大模型在特定场景的应用方案，有隐私合规领域大模型项目落地经历；有1-2年大模型项目全流程落地经验，能协调数据、业务团队推进项目，具备强问题拆解能力，可快速定位大模型落地中的技术问题并解决者优先。\n1、隐私合规AI应用落地：主导大模型在隐私合规场景的应用落地，聚焦智能分析决策、高效隐私合规处理、智能合规监测等场景，设计大模型应用方案并推动上线；\n2、大模型应用效果迭代优化：建立大模型应用效果评估体系（如准确率、效率提升率、业务满意度），持续监控上线后表现，针对问题进行数据补充、模型微调（基于语料的指令微调），迭代优化大模型效果，满足隐私合规业务实际需求；\n3、AI合规：建设AI链路里，建设包括模型训练、微调、知识库、记忆、用户交互等场景的合规能力，覆盖数据、算法、输出、治理与应急的全流程风控，防止侵权和隐私泄露，制定违规事件响应与整改机制，保障可解释性与透明度。\n1、熟悉NLP、LLM相关的算法和技术，熟悉或应用过多模态大模型，有大模型训练和评测数据集建设、指令微调、偏好对齐、效果评测经验者优先；\n2、熟悉NER、文本分类、信息抽取等NLP技术，掌握正则表达式处理技巧，了解LayoutLM、PaddleOCR、Qwen-VL等文档解析技术者优先；\n3、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟练Python或C/C++，ACM/ICPC、TopCoder、Kaggle等比赛获奖者优先；\n4、出色的问题分析和解决能力，能深入解决大模型训练和应用存在的问题；\n5、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步；\n6、大模型应用与项目落地能力：熟练掌握大模型应用开发的相关技术栈，具备大模型微调能力，能独立设计大模型在特定场景的应用方案，有隐私合规领域大模型项目落地经历；有1-2年大模型项目全流程落地经验，能协调数据、业务团队推进项目，具备强问题拆解能力，可快速定位大模型落地中的技术问题并解决者优先。",
"standard_classification": {
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"std_category_status": null,
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