字节跳动
模型数据运营Leader（策略运营专家）-TikTok安全产品
模型数据运营Leader（策略运营专家）-TikTok安全产品
发布于 大约 16 小时前中层管理(经理/总监)
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
数据分析
SQL
RAG
LLM
Prompt Engineering
策略运营
内容风控
Chain-Of-Thought
Few-Shot Learning
AI 估算 · 35k–65k
高级策略运营岗位，AI安全方向稀缺，字节跳动平台薪资竞争力强，综合评定月薪可达35-65K。
职位详情
关于这个职位
该职位负责TikTok安全产品的模型数据运营，设计分层Agent策略组合，优化Prompt策略以提升LLM指令理解能力，并监控核心指标（Precision、Recall、Latency）
需要5年以上内容风控或策略运营经验，具备团队管理能力和LLM实践背景，适合有志于深耕AI安全与策略运营的资深专家
最低要求
年以上内容风控、策略运营、搜索推荐策略或AI产品运营经验
深刻理解内容安全业务
有团队管理经验
深入理解LLM原理，有丰富的Prompt Engineering实战经验
能够通过调整Context、Persona和Examples显著提升模型效果
具备优秀的数据分析能力，能通过数据波动快速定位策略问题（熟练使用Excel/BI工具，SQL为加分项）
具备商务英语听说读写能力，可适应英文工作环境
工作职责
分层策略设计：针对不同风险类型（模式类、程度类、动态知识库类），设计最优的Agent策略组合
Prompt策略运营：建立Prompt迭代的标准流程
利用Chain-of-Thought（CoT）和Few-shot Learning技术，将复杂的业务规则转化为LLM能听懂的“指令集”
指标负责人：对线上Agent的核心指标负责，包括Precision、Recall和Latency
建设通用的模型模块化能力，包括但不限于违规程度能力，RAG
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处字节跳动核心安全赛道，业务重要性高，资源投入大
- 深度接触LLM前沿技术，Prompt Engineering和Agent策略实战经验极具价值
- 薪资待遇优厚，上市大厂福利完善，股票期权具有吸引力
- 团队氛围技术导向，成长空间大，能快速积累管理与技术双重能力
- LLM技术迭代迅速，需要持续学习最新论文和方法论
- 需要同时管理团队和推进技术细节，对综合能力要求高
- 适合拥有5年以上风控或策略经验、对LLM有深入理解、渴望在AI安全领域深耕并承担管理职责的资深专家
缺点 / 挑战
- 安全业务压力大，线上指标波动需快速响应，工作强度较高
角色解读
- 纵向可发展为安全策略总监或AI安全负责人，主导更大规模的风控体系
- 横向可转向AI产品经理或LLM应用专家，拓展至其他业务线的AI落地
- 积累LLM+安全领域经验后，可成为行业稀缺的复合型人才，向VP级管理岗迈进
- 设计针对不同风险类型的Agent策略组合，优化模型判断逻辑
- 利用Prompt Engineering技术，将业务规则转化为LLM可执行的指令集
- 监控并提升线上Agent的Precision、Recall和Latency等核心指标
- 建设违规程度判定、RAG等通用模块化能力，提升安全模型的适应性
- 扎实的LLM原理知识，精通Prompt Engineering，能通过上下文、角色和示例调优模型
- 优秀的数据分析能力，熟练使用Excel/BI工具，SQL为加分项
- 深刻理解内容安全业务，具备策略运营或风控经验
- 团队管理能力和跨部门协作能力，能领导策略优化项目
申请策略
- 提前研究TikTok安全产品的公开资料，了解其内容审核机制和挑战
- 在简历中展现英文能力，准备英文面试自我介绍和项目陈述
- 突出内容安全策略或搜索推荐策略的项目经验，用量化指标（如召回率提升）展示成果
- 强调LLM相关实战：Prompt调优、Agent设计、CoT应用等，附上具体案例
- 展示团队管理经历，包括团队规模、分工和绩效提升
- 突出数据分析能力，用SQL/BI工具分析策略问题的实例
- 深入学习LangChain、AutoGPT等Agent框架，提升Agent策略设计能力
- 阅读Meta、OpenAI等最新LLM论文，掌握CoT、Few-shot进阶技巧
面试指南
- 使用STAR法则：Situation（背景）- Task（任务）- Action（行动）- Result（结果），结合量化指标
- 对于技术类问题，先阐述原理，再结合实战经验，最后给出可落地的方案
- 管理类问题强调目标分解、过程监控和团队激励
- 请描述你如何通过Prompt Engineering提升LLM在内容风控场景下的准确性？
- 你在策略运营中如何平衡Precision和Recall？请举例说明
- 你管理团队时，如何分配任务并确保项目进度？
- 如果线上Agent的Latency突然升高，你会如何排查和解决？
- 对RAG技术在安全领域的应用，你有什么看法？
匹配度报告
74
综合匹配度
字节跳动核心安全岗位，前沿LLM技术栈，薪资优厚，但WLB一般。
适合人群
最适合追求技术成长和职业发展的求职者，能接受较高工作强度。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展95
工作生活45
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
薪资水平偏高，福利完善（大厂标配），但JD未明确列出具体福利，故中等偏高。
薪资信号偏高 (35K-65K/月)
成长发展匹配
95较高
深度接触LLM前沿技术，实战Prompt Engineering和Agent策略，成长空间极大，且岗位有管理职责，发展路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Prompt Engineering、Chain-of-Thought、Few-shot Learning、RAG、Agent
业务类型ambiguous
工作生活匹配
45较低
仅现场办公，未提及弹性或远程，字节跳动工作强度较高，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
安全产品具有正向社会价值（保护用户），但岗位偏技术运营，使命感中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs