主分类：AI模型评测工程
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": "高级运营专家（蓝军样本）-TikTok安全产品",
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"job_category": "产品"AI生成
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"company": {
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"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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"degree": "本科及以上学历",
"language": "6、英语可作为日常工作语言",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、样本构造、富集与Agent化体系建设：负责样本富集流水线的端到端设计与持续演进，覆盖文本、图片、音频、视频等多模态；以LLM、多模态AIGC、自动化编辑剪辑为核心手段，把种子样本批量扩展为高对抗、高多样性的评估资产；牵头样本生成与变异Agent的工作流设计、Prompt工程与Human-in-the-Loop边界；与算法/工程团队共同推动Red Team Agentic Platform的样本模块持续迭代；\n2、Red Team Sample Taxonomy演进与覆盖度治理：以治理风险准则与蓝军Risk Taxonomy为主干，持续扩充与优化样本侧的分类骨架；通过覆盖度、对抗强度、新鲜度等量化指标，识别样本盲区并定向补齐；\n3、评估集构建与运营：设计并维护多层评估集（回归、边界、长尾、版本准入、上线监测），明确每一层的入选准则、刷新周期与使用场景，直接支撑模型/策略的版本评估与上线决策；\n4、样本全生命周期运营：负责样本从采集、生成、富集、标注、入库到版本管理、退役的全链路SOP与质量基线；维护样本资产健康度并定期产出运营报告；\n5、跨团队协同与下游闭环：与研判、Policy、算法、DS、数据标注等团队协同，推动“风险研判→样本富集→评估验证→策略/模型加固”的闭环。",
"requirements_text": "1、本科及以上学历；计算机科学/信息安全/风险管理/数据科学等相关专业优先；\n2、5年以上内容安全/信任与安全/数据集构建/AIGC工程相关经验；具备独立负责人复杂数据资产或评估体系的经历；\n3、信任与安全样本/评估/标注体系建设经验优先；AIGC内容生成/数据增强/对抗样本构造工程经验优先；内容审核策略/模型评测/Benchmark建设背景；\n4、具备一定AI经验，对生成式AI有一定的实操经验，理解LLM与多模态模型的能力边界与失败模式，具备Prompt设计、人机协同流程拆解、与算法/工程团队共建Agent工作流的实操经验；\n5、熟悉评估集分层、抽样、IAA一致性、模型鲁棒性与漂移监测；能从评估结果反推样本缺陷与策略短板；\n6、英语可作为日常工作语言。",
"skills": [AI生成
"风险管理"
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"fulltext": "高级运营专家（蓝军样本）-TikTok安全产品\n职位描述\n1、样本构造、富集与Agent化体系建设：负责样本富集流水线的端到端设计与持续演进，覆盖文本、图片、音频、视频等多模态；以LLM、多模态AIGC、自动化编辑剪辑为核心手段，把种子样本批量扩展为高对抗、高多样性的评估资产；牵头样本生成与变异Agent的工作流设计、Prompt工程与Human-in-the-Loop边界；与算法/工程团队共同推动Red Team Agentic Platform的样本模块持续迭代；\n2、Red Team Sample Taxonomy演进与覆盖度治理：以治理风险准则与蓝军Risk Taxonomy为主干，持续扩充与优化样本侧的分类骨架；通过覆盖度、对抗强度、新鲜度等量化指标，识别样本盲区并定向补齐；\n3、评估集构建与运营：设计并维护多层评估集（回归、边界、长尾、版本准入、上线监测），明确每一层的入选准则、刷新周期与使用场景，直接支撑模型/策略的版本评估与上线决策；\n4、样本全生命周期运营：负责样本从采集、生成、富集、标注、入库到版本管理、退役的全链路SOP与质量基线；维护样本资产健康度并定期产出运营报告；\n5、跨团队协同与下游闭环：与研判、Policy、算法、DS、数据标注等团队协同，推动“风险研判→样本富集→评估验证→策略/模型加固”的闭环。\n\n职位要求\n1、本科及以上学历；计算机科学/信息安全/风险管理/数据科学等相关专业优先；\n2、5年以上内容安全/信任与安全/数据集构建/AIGC工程相关经验；具备独立负责人复杂数据资产或评估体系的经历；\n3、信任与安全样本/评估/标注体系建设经验优先；AIGC内容生成/数据增强/对抗样本构造工程经验优先；内容审核策略/模型评测/Benchmark建设背景；\n4、具备一定AI经验，对生成式AI有一定的实操经验，理解LLM与多模态模型的能力边界与失败模式，具备Prompt设计、人机协同流程拆解、与算法/工程团队共建Agent工作流的实操经验；\n5、熟悉评估集分层、抽样、IAA一致性、模型鲁棒性与漂移监测；能从评估结果反推样本缺陷与策略短板；\n6、英语可作为日常工作语言。\n1、样本构造、富集与Agent化体系建设：负责样本富集流水线的端到端设计与持续演进，覆盖文本、图片、音频、视频等多模态；以LLM、多模态AIGC、自动化编辑剪辑为核心手段，把种子样本批量扩展为高对抗、高多样性的评估资产；牵头样本生成与变异Agent的工作流设计、Prompt工程与Human-in-the-Loop边界；与算法/工程团队共同推动Red Team Agentic Platform的样本模块持续迭代；\n2、Red Team Sample Taxonomy演进与覆盖度治理：以治理风险准则与蓝军Risk Taxonomy为主干，持续扩充与优化样本侧的分类骨架；通过覆盖度、对抗强度、新鲜度等量化指标，识别样本盲区并定向补齐；\n3、评估集构建与运营：设计并维护多层评估集（回归、边界、长尾、版本准入、上线监测），明确每一层的入选准则、刷新周期与使用场景，直接支撑模型/策略的版本评估与上线决策；\n4、样本全生命周期运营：负责样本从采集、生成、富集、标注、入库到版本管理、退役的全链路SOP与质量基线；维护样本资产健康度并定期产出运营报告；\n5、跨团队协同与下游闭环：与研判、Policy、算法、DS、数据标注等团队协同，推动“风险研判→样本富集→评估验证→策略/模型加固”的闭环。\n1、本科及以上学历；计算机科学/信息安全/风险管理/数据科学等相关专业优先；\n2、5年以上内容安全/信任与安全/数据集构建/AIGC工程相关经验；具备独立负责人复杂数据资产或评估体系的经历；\n3、信任与安全样本/评估/标注体系建设经验优先；AIGC内容生成/数据增强/对抗样本构造工程经验优先；内容审核策略/模型评测/Benchmark建设背景；\n4、具备一定AI经验，对生成式AI有一定的实操经验，理解LLM与多模态模型的能力边界与失败模式，具备Prompt设计、人机协同流程拆解、与算法/工程团队共建Agent工作流的实操经验；\n5、熟悉评估集分层、抽样、IAA一致性、模型鲁棒性与漂移监测；能从评估结果反推样本缺陷与策略短板；\n6、英语可作为日常工作语言。",
"standard_classification": {
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"B010"
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