AI产品专家（GenAI评估方向）-TikTok安全产品

优缺点分析

角色解读

• 在AI安全评估方向深耕，成为安全评估领域专家或团队负责人
• 横向扩展至更广泛的AI产品治理或风险管理方向
• 向产品总监或AI安全负责人方向发展，领导更大规模的团队和业务
• 构建GenAI/LLM安全评估体系，覆盖文本、图像、视频等多模态内容，系统性衡量模型安全表现
• 推动评估流程自动化和规模化，设计并维护高质量安全Benchmark和对抗样本
• 建立根本原因分析机制，从复杂问题中抽象方法论，并与模型、算法等团队协作完成安全优化闭环
• 扎实的数据分析和产品策略能力，能通过数据衡量风险并驱动决策
• 深入理解LLM/AI Agent基本原理，关注AI前沿趋势，能将技术转化为评估能力
• 系统性思考与逻辑分析能力，能从复杂场景中提炼标准和机制
• 良好的英语沟通能力，可作为工作语言

申请策略

• 面试前了解TikTok安全产品的特点和现有安全评估机制
• 准备一到两个系统性解决复杂安全问题的案例，展示逻辑和成果
• 突出AI安全相关项目经验，包括LLM安全评估、对抗样本设计、风险治理等
• 强调数据驱动决策的案例，展示通过数据分析发现和解决问题的过程
• 如有带领团队或项目负责经验，重点突出
• 展示对AI前沿技术的持续学习和理解，如阅读论文、参与开源等
• 深入了解LLM安全领域的最新研究，如红队测试、越狱攻击、对抗鲁棒性等
• 补充多模态安全评估知识，熟悉T2I、T2V等风险场景

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出系统性思考和数据驱动
• 结构化解题：先明确问题目标，再分解关键维度，最后提出可落地的方案
• 展示学习能力：提及最新论文或行业趋势，说明如何转化为实践
• 你如何设计一个LLM安全评估体系？请举例说明
• 如何衡量对抗样本的有效性？请分享你设计过的一个对抗样本案例
• 在多模态场景下（如文本到图像），你认为哪些安全风险是最关键的？为什么？
• 你如何与算法、工程团队协作推动安全问题的闭环优化？
• 你对目前LLM安全领域的主要挑战有什么看法？