主分类：AI 模型产品经理
辅助：AI训练数据标注与评测运营（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": "基座模型安全产品 - AI创新业务",
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"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "产品"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",
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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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"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": "团队介绍：字节跳动AI创新业务团队，在这里你将有机会参与到行业前沿产品的规划设计，开拓自己的行业视野，与先进团队共同成长。\n\n1、负责豆包基座大模型安全能力建设，结合真实用户场景与风险研究，定义模型在正常、边界及高风险场景下的理想表现，持续提升模型安全性和用户体验；\n2、建设豆包内容安全评测体系，完善风险分类、评测集、判定标准和版本准出机制，交付准确、稳定、可追溯的评测结论；\n3、制定安全训练数据与标注标准，围绕模型薄弱能力开展案例分析、数据构造和质量评估，将线上问题与对抗发现转化为可用于训练和回归验证的数据资产，推动安全对齐效果迭代；\n4、推动自动化评测与风险发现能力建设，探索模型辅助评判、自动化攻防及评测工具的产品化，建立人工校准与质量保障机制，提升风险覆盖、评测效率和结论可靠性；\n5、协同算法、工程、数据、运营等团队，完成问题发现、归因分析、方案落地与效果验证的闭环，综合评估风险漏放、正常请求误拒和回答有用性，推动模型安全能力持续改善。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历，3年及以上安全产品相关工作经验，具备安全策略/内容治理/模型评测等相关领域的实践经验；\n2、对大模型训练方式有一定了解，能够将复杂业务问题转化为明确的模型训练方案；\n3、具备较强的评测设计与数据分析能力，能够独立开展样本分析、指标设计、实验评估和问题归因，关注评测覆盖、判定一致性及结论可信度；\n4、具备较强的主动学习、跨团队沟通和项目推进能力，推进落地并验证效果。",
"skills": [AI生成
"数据分析",
"模型训练",
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"分析能力",
"大语言模型"
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"fulltext": "基座模型安全产品 - AI创新业务\n职位描述\n团队介绍：字节跳动AI创新业务团队，在这里你将有机会参与到行业前沿产品的规划设计，开拓自己的行业视野，与先进团队共同成长。\n\n1、负责豆包基座大模型安全能力建设，结合真实用户场景与风险研究，定义模型在正常、边界及高风险场景下的理想表现，持续提升模型安全性和用户体验；\n2、建设豆包内容安全评测体系，完善风险分类、评测集、判定标准和版本准出机制，交付准确、稳定、可追溯的评测结论；\n3、制定安全训练数据与标注标准，围绕模型薄弱能力开展案例分析、数据构造和质量评估，将线上问题与对抗发现转化为可用于训练和回归验证的数据资产，推动安全对齐效果迭代；\n4、推动自动化评测与风险发现能力建设，探索模型辅助评判、自动化攻防及评测工具的产品化，建立人工校准与质量保障机制，提升风险覆盖、评测效率和结论可靠性；\n5、协同算法、工程、数据、运营等团队，完成问题发现、归因分析、方案落地与效果验证的闭环，综合评估风险漏放、正常请求误拒和回答有用性，推动模型安全能力持续改善。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历，3年及以上安全产品相关工作经验，具备安全策略/内容治理/模型评测等相关领域的实践经验；\n2、对大模型训练方式有一定了解，能够将复杂业务问题转化为明确的模型训练方案；\n3、具备较强的评测设计与数据分析能力，能够独立开展样本分析、指标设计、实验评估和问题归因，关注评测覆盖、判定一致性及结论可信度；\n4、具备较强的主动学习、跨团队沟通和项目推进能力，推进落地并验证效果。\n团队介绍：字节跳动AI创新业务团队，在这里你将有机会参与到行业前沿产品的规划设计，开拓自己的行业视野，与先进团队共同成长。\n\n1、负责豆包基座大模型安全能力建设，结合真实用户场景与风险研究，定义模型在正常、边界及高风险场景下的理想表现，持续提升模型安全性和用户体验；\n2、建设豆包内容安全评测体系，完善风险分类、评测集、判定标准和版本准出机制，交付准确、稳定、可追溯的评测结论；\n3、制定安全训练数据与标注标准，围绕模型薄弱能力开展案例分析、数据构造和质量评估，将线上问题与对抗发现转化为可用于训练和回归验证的数据资产，推动安全对齐效果迭代；\n4、推动自动化评测与风险发现能力建设，探索模型辅助评判、自动化攻防及评测工具的产品化，建立人工校准与质量保障机制，提升风险覆盖、评测效率和结论可靠性；\n5、协同算法、工程、数据、运营等团队，完成问题发现、归因分析、方案落地与效果验证的闭环，综合评估风险漏放、正常请求误拒和回答有用性，推动模型安全能力持续改善。\n1、本科及以上学历，3年及以上安全产品相关工作经验，具备安全策略/内容治理/模型评测等相关领域的实践经验；\n2、对大模型训练方式有一定了解，能够将复杂业务问题转化为明确的模型训练方案；\n3、具备较强的评测设计与数据分析能力，能够独立开展样本分析、指标设计、实验评估和问题归因，关注评测覆盖、判定一致性及结论可信度；\n4、具备较强的主动学习、跨团队沟通和项目推进能力，推进落地并验证效果。",
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