主分类:Agent系统开发
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": "AI技术专家(财务合规方向/CIS Finance)-集团信息系统",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "后端"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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"requirements": {
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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1、AI风险识别能力建设:基于Agent、代码理解、工具调用等技术,让AI理解字节跳动复杂业务系统、代码、权限、日志及业务链路,完成“理解系统→识别风险→解释原因→形成证据”的端到端风险识别;\n2、复杂场景工程落地:深入真实财务系统和风险场景,将合规规则、系统数据与大模型推理结合,既识别规则明确的已知风险,也探索规则难以覆盖的复杂风险,并通过评测和负面案例持续提升效果;\n3、AI平台能力建设:将代码理解、风险推理、异常解释、证据生成、规则回流等能力沉淀为可复用的Agent、工具和工作流,降低新规则、新系统和新场景的接入成本;\n4、财报链路与数据底座建设:对接数据血缘能力,定义并验证系统、表、字段及加工逻辑等财报链路资产,让规则和Agent能够理解“风险对象在哪里、影响范围有多大”,支撑风险穿透分析。",
"requirements_text": "1、具备AI应用、Agent、AI Coding、平台研发、数据研发、风控/安全平台、代码理解等相关研发经验,有扎实的工程能力;\n2、能够将大模型应用到真实复杂系统中,完成数据接入、工具调用、推理、评测和生产运行,对最终效果负责;\n3、具备较强的系统理解和问题抽象能力,能够理解代码、数据、系统行为之间的关系,并将其转化为AI可解决的问题;\n4、有Agent工作流、模型评测、负面案例优化、代码智能、数据血缘或复杂企业系统经验者优先;对AI在严肃业务场景中的长期应用有热情。",
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"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "4、有Agent工作流、模型评测、负面案例优化、代码智能、数据血缘或复杂企业系统经验者优先",
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"fulltext": "AI技术专家(财务合规方向/CIS Finance)-集团信息系统\n职位描述\n1、AI风险识别能力建设:基于Agent、代码理解、工具调用等技术,让AI理解字节跳动复杂业务系统、代码、权限、日志及业务链路,完成“理解系统→识别风险→解释原因→形成证据”的端到端风险识别;\n2、复杂场景工程落地:深入真实财务系统和风险场景,将合规规则、系统数据与大模型推理结合,既识别规则明确的已知风险,也探索规则难以覆盖的复杂风险,并通过评测和负面案例持续提升效果;\n3、AI平台能力建设:将代码理解、风险推理、异常解释、证据生成、规则回流等能力沉淀为可复用的Agent、工具和工作流,降低新规则、新系统和新场景的接入成本;\n4、财报链路与数据底座建设:对接数据血缘能力,定义并验证系统、表、字段及加工逻辑等财报链路资产,让规则和Agent能够理解“风险对象在哪里、影响范围有多大”,支撑风险穿透分析。\n\n职位要求\n1、具备AI应用、Agent、AI Coding、平台研发、数据研发、风控/安全平台、代码理解等相关研发经验,有扎实的工程能力;\n2、能够将大模型应用到真实复杂系统中,完成数据接入、工具调用、推理、评测和生产运行,对最终效果负责;\n3、具备较强的系统理解和问题抽象能力,能够理解代码、数据、系统行为之间的关系,并将其转化为AI可解决的问题;\n4、有Agent工作流、模型评测、负面案例优化、代码智能、数据血缘或复杂企业系统经验者优先;对AI在严肃业务场景中的长期应用有热情。\n1、AI风险识别能力建设:基于Agent、代码理解、工具调用等技术,让AI理解字节跳动复杂业务系统、代码、权限、日志及业务链路,完成“理解系统→识别风险→解释原因→形成证据”的端到端风险识别;\n2、复杂场景工程落地:深入真实财务系统和风险场景,将合规规则、系统数据与大模型推理结合,既识别规则明确的已知风险,也探索规则难以覆盖的复杂风险,并通过评测和负面案例持续提升效果;\n3、AI平台能力建设:将代码理解、风险推理、异常解释、证据生成、规则回流等能力沉淀为可复用的Agent、工具和工作流,降低新规则、新系统和新场景的接入成本;\n4、财报链路与数据底座建设:对接数据血缘能力,定义并验证系统、表、字段及加工逻辑等财报链路资产,让规则和Agent能够理解“风险对象在哪里、影响范围有多大”,支撑风险穿透分析。\n1、具备AI应用、Agent、AI Coding、平台研发、数据研发、风控/安全平台、代码理解等相关研发经验,有扎实的工程能力;\n2、能够将大模型应用到真实复杂系统中,完成数据接入、工具调用、推理、评测和生产运行,对最终效果负责;\n3、具备较强的系统理解和问题抽象能力,能够理解代码、数据、系统行为之间的关系,并将其转化为AI可解决的问题;\n4、有Agent工作流、模型评测、负面案例优化、代码智能、数据血缘或复杂企业系统经验者优先;对AI在严肃业务场景中的长期应用有热情。",
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