主分类：网络信息安全
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI安全防护治理专家 - 安全与风控",
"job_level": "专家",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": "安全"AI生成
},
"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。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "我们提供红队演练、威胁检测、安全保障工具支持及事件调查等服务，助力提升系统韧性"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "未披露",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍：我们团队致力于通过对攻防技术的持续研究，最大限度降低零日漏洞与安全事件造成的影响。我们提供红队演练、威胁检测、安全保障工具支持及事件调查等服务，助力提升系统韧性。通过不断强化攻防两端能力，我们在巩固公司核心安全基础、保障数据与业务安全方面发挥着关键作用。\n\n1、AI使用识别与资产梳理：识别企业内部各类AI Agent、Copilot、MCP Server、插件化工具、自研RAG应用和AI自动化工作流，梳理其使用场景、负责人、接入方式、数据访问范围、运行环境和权限边界，建立AI资产清单和风险分级机制；\n2、AI Agent行为分析与风险识别：分析AI Agent在Prompt输入、上下文引用、工具调用、API调用、文件访问、网络连接、本地命令执行和身份权限使用中的行为风险，识别敏感数据访问、危险工具调用、越权操作、异常自动化执行和潜在数据外传行为；\n3、AI安全检测能力建设：基于端点、网络、身份、云、SaaS、应用日志和AI Runtime日志，建设AI场景检测规则，覆盖未授权AI使用、Prompt Injection、敏感数据泄露、Agent Tool Abuse、MCP异常调用、异常文件/网络访问、本地命令执行等风险；\n4、AI安全响应与处置闭环：建立AI安全告警分级、调查和响应流程，支持高风险AI访问阻断、Agent工具调用限制、Agent执行暂停、高风险插件或MCP Server下线、Token/API Key回收，并推动事件复盘和治理改进；\n5、AI Runtime可观测能力建设：推动Prompt、Response、Tool Call、Agent Action、MCP调用、身份权限、文件访问、网络访问等关键日志接入安全分析平台，提升AI风险的可发现、可检测、可调查和可审计能力。",
"requirements_text": "1、具备3年以上安全工程、安全运营、检测响应、EDR/XDR、SIEM、云安全、应用安全、数据安全或安全架构相关经验；\n2、熟悉企业安全检测与响应体系，理解日志采集、规则检测、告警分析、事件调查和响应闭环；\n3、理解GenAI、LLM、RAG、AI Agent、Copilot、Plugin、Function Calling、MCP等基本概念和安全风险，了解Prompt Injection、Jailbreak、RAG Poisoning、数据泄露、Agent Tool Abuse等AI安全风险；\n4、具备安全检测规则设计、日志分析、事件溯源或威胁建模能力；\n5、能够基于进程、文件、网络、身份、SaaS、云和应用日志分析AI相关风险行为；\n6、具备良好的跨团队沟通和文档能力，能够推动研发、IT、SOC、数据安全和业务团队协作落地。\n\n加分项：\n1、有AI Security、LLM Security、Agent Security、AI Red Team或Shadow AI治理经验；\n2、有EDR/XDR/SIEM检测工程、威胁狩猎或应急响应经验；\n3、熟悉浏览器扩展、IDE插件、MCP Server、AI Agent框架或SaaS AI功能的安全风险；\n4、熟悉Python、Go、JavaScript/TypeScript、SQL、KQL、Sigma、YARA或检测规则开发；\n5、熟悉MITRE ATLAS、OWASP LLM Top10、OWASP Agentic Application Security；\n6、有企业内部Copilot、RAG系统、Agent平台或AI自动化工具的建设/安全评估经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"JavaScript",
"TypeScript",
"SQL",
"团队协作",
"建模",
"Go",
"大语言模型",
"检索增强生成",
"智能体开发"
],
"preferred_qualifications": "加分项：",
"job_highlights": "我们提供红队演练、威胁检测、安全保障工具支持及事件调查等服务，助力提升系统韧性"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7638837350633621813/detail"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "7638837350633621813",
"post_date": "2026-05-12",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/experienced/position/7638837350633621813/detail"
},
"fulltext": "AI安全防护治理专家 - 安全与风控\n职位描述\n团队介绍：我们团队致力于通过对攻防技术的持续研究，最大限度降低零日漏洞与安全事件造成的影响。我们提供红队演练、威胁检测、安全保障工具支持及事件调查等服务，助力提升系统韧性。通过不断强化攻防两端能力，我们在巩固公司核心安全基础、保障数据与业务安全方面发挥着关键作用。\n\n1、AI使用识别与资产梳理：识别企业内部各类AI Agent、Copilot、MCP Server、插件化工具、自研RAG应用和AI自动化工作流，梳理其使用场景、负责人、接入方式、数据访问范围、运行环境和权限边界，建立AI资产清单和风险分级机制；\n2、AI Agent行为分析与风险识别：分析AI Agent在Prompt输入、上下文引用、工具调用、API调用、文件访问、网络连接、本地命令执行和身份权限使用中的行为风险，识别敏感数据访问、危险工具调用、越权操作、异常自动化执行和潜在数据外传行为；\n3、AI安全检测能力建设：基于端点、网络、身份、云、SaaS、应用日志和AI Runtime日志，建设AI场景检测规则，覆盖未授权AI使用、Prompt Injection、敏感数据泄露、Agent Tool Abuse、MCP异常调用、异常文件/网络访问、本地命令执行等风险；\n4、AI安全响应与处置闭环：建立AI安全告警分级、调查和响应流程，支持高风险AI访问阻断、Agent工具调用限制、Agent执行暂停、高风险插件或MCP Server下线、Token/API Key回收，并推动事件复盘和治理改进；\n5、AI Runtime可观测能力建设：推动Prompt、Response、Tool Call、Agent Action、MCP调用、身份权限、文件访问、网络访问等关键日志接入安全分析平台，提升AI风险的可发现、可检测、可调查和可审计能力。\n\n职位要求\n1、具备3年以上安全工程、安全运营、检测响应、EDR/XDR、SIEM、云安全、应用安全、数据安全或安全架构相关经验；\n2、熟悉企业安全检测与响应体系，理解日志采集、规则检测、告警分析、事件调查和响应闭环；\n3、理解GenAI、LLM、RAG、AI Agent、Copilot、Plugin、Function Calling、MCP等基本概念和安全风险，了解Prompt Injection、Jailbreak、RAG Poisoning、数据泄露、Agent Tool Abuse等AI安全风险；\n4、具备安全检测规则设计、日志分析、事件溯源或威胁建模能力；\n5、能够基于进程、文件、网络、身份、SaaS、云和应用日志分析AI相关风险行为；\n6、具备良好的跨团队沟通和文档能力，能够推动研发、IT、SOC、数据安全和业务团队协作落地。\n\n加分项：\n1、有AI Security、LLM Security、Agent Security、AI Red Team或Shadow AI治理经验；\n2、有EDR/XDR/SIEM检测工程、威胁狩猎或应急响应经验；\n3、熟悉浏览器扩展、IDE插件、MCP Server、AI Agent框架或SaaS AI功能的安全风险；\n4、熟悉Python、Go、JavaScript/TypeScript、SQL、KQL、Sigma、YARA或检测规则开发；\n5、熟悉MITRE ATLAS、OWASP LLM Top10、OWASP Agentic Application Security；\n6、有企业内部Copilot、RAG系统、Agent平台或AI自动化工具的建设/安全评估经验。\n团队介绍：我们团队致力于通过对攻防技术的持续研究，最大限度降低零日漏洞与安全事件造成的影响。我们提供红队演练、威胁检测、安全保障工具支持及事件调查等服务，助力提升系统韧性。通过不断强化攻防两端能力，我们在巩固公司核心安全基础、保障数据与业务安全方面发挥着关键作用。\n\n1、AI使用识别与资产梳理：识别企业内部各类AI Agent、Copilot、MCP Server、插件化工具、自研RAG应用和AI自动化工作流，梳理其使用场景、负责人、接入方式、数据访问范围、运行环境和权限边界，建立AI资产清单和风险分级机制；\n2、AI Agent行为分析与风险识别：分析AI Agent在Prompt输入、上下文引用、工具调用、API调用、文件访问、网络连接、本地命令执行和身份权限使用中的行为风险，识别敏感数据访问、危险工具调用、越权操作、异常自动化执行和潜在数据外传行为；\n3、AI安全检测能力建设：基于端点、网络、身份、云、SaaS、应用日志和AI Runtime日志，建设AI场景检测规则，覆盖未授权AI使用、Prompt Injection、敏感数据泄露、Agent Tool Abuse、MCP异常调用、异常文件/网络访问、本地命令执行等风险；\n4、AI安全响应与处置闭环：建立AI安全告警分级、调查和响应流程，支持高风险AI访问阻断、Agent工具调用限制、Agent执行暂停、高风险插件或MCP Server下线、Token/API Key回收，并推动事件复盘和治理改进；\n5、AI Runtime可观测能力建设：推动Prompt、Response、Tool Call、Agent Action、MCP调用、身份权限、文件访问、网络访问等关键日志接入安全分析平台，提升AI风险的可发现、可检测、可调查和可审计能力。\n1、具备3年以上安全工程、安全运营、检测响应、EDR/XDR、SIEM、云安全、应用安全、数据安全或安全架构相关经验；\n2、熟悉企业安全检测与响应体系，理解日志采集、规则检测、告警分析、事件调查和响应闭环；\n3、理解GenAI、LLM、RAG、AI Agent、Copilot、Plugin、Function Calling、MCP等基本概念和安全风险，了解Prompt Injection、Jailbreak、RAG Poisoning、数据泄露、Agent Tool Abuse等AI安全风险；\n4、具备安全检测规则设计、日志分析、事件溯源或威胁建模能力；\n5、能够基于进程、文件、网络、身份、SaaS、云和应用日志分析AI相关风险行为；\n6、具备良好的跨团队沟通和文档能力，能够推动研发、IT、SOC、数据安全和业务团队协作落地。\n\n加分项：\n1、有AI Security、LLM Security、Agent Security、AI Red Team或Shadow AI治理经验；\n2、有EDR/XDR/SIEM检测工程、威胁狩猎或应急响应经验；\n3、熟悉浏览器扩展、IDE插件、MCP Server、AI Agent框架或SaaS AI功能的安全风险；\n4、熟悉Python、Go、JavaScript/TypeScript、SQL、KQL、Sigma、YARA或检测规则开发；\n5、熟悉MITRE ATLAS、OWASP LLM Top10、OWASP Agentic Application Security；\n6、有企业内部Copilot、RAG系统、Agent平台或AI自动化工具的建设/安全评估经验。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T023",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}