主分类:软件测试与质量工程
辅助:网络信息安全(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": "研发平台质量风控Leader-产品研发和工程架构",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
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"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": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责Dev Infra研发平台的风险能力建设,覆盖Harness Engineering中的开发、测试、发布流程,通过对规范、spec、流程轨迹、用户行为,识别并拦截风险,是AI+人系统的研发新模式中,保障需求高质量交付的重要支撑;\n2、支持业务/用户,制定质量、发布的标准和规范;\n3、负责搭建Harness Engineering全链路风控体系,覆盖开发、测试、发布等环节;\n4、提升风险识别和拦截的效果,优化测试过程和发布过程的识别策略;\n5、思考研发新模式下,在AI主导的更高效的开发方式下,如何构建风控技术体系,识别关键风险,保证质量底线。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历,计算机、软件工程、人工智能等相关专业;\n2、多年服务端研发经验,具备分布式系统的架构设计与落地经验,能够独立负责复杂系统的端到端设计;\n3、对语言、多模态大模型、Agent产品技术、Context工程、模型评测等方向有体系化认知,具备大模型应用开发或架构实践经验;\n4、对Vibe coding、SDD、SDT等研发模式有了解,并积极实践,能够思考各类研发模式的本质,挖掘风险因子,制定事前规避和事中拦截的策略;\n5、承担过复杂项目的负责人/架构师,无需过去有实线管理经验。",
"skills": [AI生成
"分布式系统",
"架构设计",
"大语言模型"
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "研发平台质量风控Leader-产品研发和工程架构\n职位描述\n1、负责Dev Infra研发平台的风险能力建设,覆盖Harness Engineering中的开发、测试、发布流程,通过对规范、spec、流程轨迹、用户行为,识别并拦截风险,是AI+人系统的研发新模式中,保障需求高质量交付的重要支撑;\n2、支持业务/用户,制定质量、发布的标准和规范;\n3、负责搭建Harness Engineering全链路风控体系,覆盖开发、测试、发布等环节;\n4、提升风险识别和拦截的效果,优化测试过程和发布过程的识别策略;\n5、思考研发新模式下,在AI主导的更高效的开发方式下,如何构建风控技术体系,识别关键风险,保证质量底线。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历,计算机、软件工程、人工智能等相关专业;\n2、多年服务端研发经验,具备分布式系统的架构设计与落地经验,能够独立负责复杂系统的端到端设计;\n3、对语言、多模态大模型、Agent产品技术、Context工程、模型评测等方向有体系化认知,具备大模型应用开发或架构实践经验;\n4、对Vibe coding、SDD、SDT等研发模式有了解,并积极实践,能够思考各类研发模式的本质,挖掘风险因子,制定事前规避和事中拦截的策略;\n5、承担过复杂项目的负责人/架构师,无需过去有实线管理经验。\n1、负责Dev Infra研发平台的风险能力建设,覆盖Harness Engineering中的开发、测试、发布流程,通过对规范、spec、流程轨迹、用户行为,识别并拦截风险,是AI+人系统的研发新模式中,保障需求高质量交付的重要支撑;\n2、支持业务/用户,制定质量、发布的标准和规范;\n3、负责搭建Harness Engineering全链路风控体系,覆盖开发、测试、发布等环节;\n4、提升风险识别和拦截的效果,优化测试过程和发布过程的识别策略;\n5、思考研发新模式下,在AI主导的更高效的开发方式下,如何构建风控技术体系,识别关键风险,保证质量底线。\n1、本科及以上学历,计算机、软件工程、人工智能等相关专业;\n2、多年服务端研发经验,具备分布式系统的架构设计与落地经验,能够独立负责复杂系统的端到端设计;\n3、对语言、多模态大模型、Agent产品技术、Context工程、模型评测等方向有体系化认知,具备大模型应用开发或架构实践经验;\n4、对Vibe coding、SDD、SDT等研发模式有了解,并积极实践,能够思考各类研发模式的本质,挖掘风险因子,制定事前规避和事中拦截的策略;\n5、承担过复杂项目的负责人/架构师,无需过去有实线管理经验。",
"standard_classification": {
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