主分类：数据产品经理
辅助：AI模型评测工程（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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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "高级产品经理（大模型评估平台）-TikTok安全产品",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "上海",
"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",
"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": {
"salary_range": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "未披露",
"language": "5、中英文流利，可顺畅开展跨团队沟通协作",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、模型全生命周期管理：设计中心化资产仓库，实现安全模型、基础模型等各类模型的注册、版本控制与追踪；梳理从训练、评估到部署、下线的全流程，保障链路可追溯与合规性；\n2、大模型与Prompt工程支持：搭建基于基座大模型的Prompt管理工具，支持模板版本控制、A/B测试及协同编辑；设计基础模型在特定业务场景下的对齐流程工作流；\n3、数据平台与链路编排：提供可视化/配置化界面，支撑用户搭建、管理数据清洗与预处理链路；构建强大数据集管理能力，实现版本回滚、血缘追踪及训练与评估数据隔离；\n4、评估与质量保障：开发标准化自动化评估框架，支持模型与Prompt基于“金标准数据集”自动跑分并生成质量报告；提供负面案例分析工具，助力算法团队迭代提升模型准确率。",
"requirements_text": "1、5年以上数据平台、AI基础设施或开发者工具方向产品经理经验；\n2、扎实理解AI开发全工作流（数据准备→训练→评估→服务化），熟悉LLM概念及Prompt工程；\n3、具备数据管理类产品设计经验，熟悉数据清洗逻辑、标注工作流及数据集版本控制概念；\n4、具备战略思维，可将复杂技术需求抽象为可扩展平台产品，而非单纯交付项目制功能；\n5、中英文流利，可顺畅开展跨团队沟通协作。\n\n加分项\n1、拥有信任与安全、内容质量把控或风控领域相关经验；\n2、具备搭建支持大规模模型训练或数据处理（如Spark、Hadoop生态）平台的实操经验；\n3、计算机科学或工程相关专业背景。",
"skills": [AI生成
"Spark",
"Hadoop",
"数据清洗",
"模型训练",
"产品设计"
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"preferred_qualifications": "加分项",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "高级产品经理（大模型评估平台）-TikTok安全产品\n职位描述\n1、模型全生命周期管理：设计中心化资产仓库，实现安全模型、基础模型等各类模型的注册、版本控制与追踪；梳理从训练、评估到部署、下线的全流程，保障链路可追溯与合规性；\n2、大模型与Prompt工程支持：搭建基于基座大模型的Prompt管理工具，支持模板版本控制、A/B测试及协同编辑；设计基础模型在特定业务场景下的对齐流程工作流；\n3、数据平台与链路编排：提供可视化/配置化界面，支撑用户搭建、管理数据清洗与预处理链路；构建强大数据集管理能力，实现版本回滚、血缘追踪及训练与评估数据隔离；\n4、评估与质量保障：开发标准化自动化评估框架，支持模型与Prompt基于“金标准数据集”自动跑分并生成质量报告；提供负面案例分析工具，助力算法团队迭代提升模型准确率。\n\n职位要求\n1、5年以上数据平台、AI基础设施或开发者工具方向产品经理经验；\n2、扎实理解AI开发全工作流（数据准备→训练→评估→服务化），熟悉LLM概念及Prompt工程；\n3、具备数据管理类产品设计经验，熟悉数据清洗逻辑、标注工作流及数据集版本控制概念；\n4、具备战略思维，可将复杂技术需求抽象为可扩展平台产品，而非单纯交付项目制功能；\n5、中英文流利，可顺畅开展跨团队沟通协作。\n\n加分项\n1、拥有信任与安全、内容质量把控或风控领域相关经验；\n2、具备搭建支持大规模模型训练或数据处理（如Spark、Hadoop生态）平台的实操经验；\n3、计算机科学或工程相关专业背景。\n1、模型全生命周期管理：设计中心化资产仓库，实现安全模型、基础模型等各类模型的注册、版本控制与追踪；梳理从训练、评估到部署、下线的全流程，保障链路可追溯与合规性；\n2、大模型与Prompt工程支持：搭建基于基座大模型的Prompt管理工具，支持模板版本控制、A/B测试及协同编辑；设计基础模型在特定业务场景下的对齐流程工作流；\n3、数据平台与链路编排：提供可视化/配置化界面，支撑用户搭建、管理数据清洗与预处理链路；构建强大数据集管理能力，实现版本回滚、血缘追踪及训练与评估数据隔离；\n4、评估与质量保障：开发标准化自动化评估框架，支持模型与Prompt基于“金标准数据集”自动跑分并生成质量报告；提供负面案例分析工具，助力算法团队迭代提升模型准确率。\n1、5年以上数据平台、AI基础设施或开发者工具方向产品经理经验；\n2、扎实理解AI开发全工作流（数据准备→训练→评估→服务化），熟悉LLM概念及Prompt工程；\n3、具备数据管理类产品设计经验，熟悉数据清洗逻辑、标注工作流及数据集版本控制概念；\n4、具备战略思维，可将复杂技术需求抽象为可扩展平台产品，而非单纯交付项目制功能；\n5、中英文流利，可顺畅开展跨团队沟通协作。\n\n加分项\n1、拥有信任与安全、内容质量把控或风控领域相关经验；\n2、具备搭建支持大规模模型训练或数据处理（如Spark、Hadoop生态）平台的实操经验；\n3、计算机科学或工程相关专业背景。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "PM006",
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"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
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