字节跳动
基座模型安全产品-豆包
基座模型安全产品-豆包
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
产品管理
内容安全
大模型安全
安全产品
数据标准
英语流利
评估体系
跨团队协作
AI安全
AI 估算 · 25k–45k
字节跳动大厂，安全产品岗位需求高，3年以上经验，薪资处于行业中上水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责字节跳动豆包大模型的内容安全产品，主要工作是建设安全评估体系、制定安全数据标准，并与算法、工程团队协作提升模型安全性
适合有安全产品背景、擅长数据分析和跨团队协作的人才
最低要求
年以上安全产品相关工作经验，有安全治理经验和内容产品经验优先
具备较强的业务抽象能力、数据分析能力和内容敏感度
对治理策略、用户体验有深刻理解，能制定完整的产品方案并达成目标
具备较强的沟通能力，尤其是与研发团队、数据团队的协作
本科及以上学历，英语听说读写流利
工作职责
负责内容安全评估体系设计与评估结果交付，建设系统、科学、完善的评估体系，交付稳定、可靠的评估结论
负责内容安全训练数据标准制定，基于业务安全场景研究及语料分析，定义安全场景下的理想态效果
与算法、工程、数据、运营等团队合作，推动底模内容安全水位提升
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动平台资源丰富，参与核心大模型安全建设，技术影响力大
- AI安全是前沿方向，职业发展前景广阔
- 团队协作氛围好，与顶尖算法、工程人才共事
- 内容安全领域敏感度高，需要平衡用户体验与安全策略
缺点 / 挑战
- 工作强度可能较高，需要快速响应安全事件
- 适合有安全产品背景、喜欢挑战、擅长数据驱动决策的求职者
角色解读
- 可向安全产品专家或安全团队负责人发展
- 随着AI安全重要性提升，该领域经验稀缺，可横向扩展至其他AI产品的安全方向
- 设计并维护内容安全评估体系，确保评估结果的科学性和可靠性
- 制定安全训练数据标准，定义模型在安全场景下的理想输出
- 与算法、工程、数据等团队协作，推动模型安全水位持续提升
- 需要扎实的安全产品经验，熟悉内容安全治理策略
- 具备出色的数据分析和业务抽象能力，能从复杂场景中提炼需求
- 良好的沟通协作能力，能够跨团队推动项目落地
申请策略
- 面试中准备一个完整的安全评估体系设计方案，体现系统思维
- 关注字节跳动豆包产品动态，展示对业务的了解
- 突出安全产品项目经验，特别是评估体系设计或数据标准制定
- 展示数据分析案例，体现业务抽象能力
- 强调跨团队协作经历，尤其是与算法、工程团队的合作
- 了解大模型安全相关技术，如红队测试、对抗样本等
- 学习内容安全法规和行业最佳实践，如AIGC安全标准
面试指南
- 用STAR法则结构化回答：情境、任务、行动、结果
- 突出数据驱动和用户导向：用数据说明问题，以用户体验为底线
- 展示迭代思维：先快速验证，再持续优化
- 请描述你过去负责的一个安全评估体系，如何保证评估的全面性和准确性？
- 如何定义内容安全的“理想态”？遇到安全与体验冲突时如何权衡？
- 与算法团队协作时，如何处理需求分歧？请举例
- 大模型安全面临哪些新挑战？你有哪些应对思路？
- 复习内容安全相关法规（如《生成式人工智能服务管理暂行办法》）
职位点评
74
综合评分
字节大模型安全产品岗，技术前沿，薪资优厚，但工作节奏快。
更适合这类人
适合关注职业成长、愿意在AI安全前沿领域深耕的求职者，能接受高强度工作。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活55
使命价值75
薪资福利
80较高
字节跳动薪资福利在业内很有竞争力，该岗位薪酬属于大厂安全产品中级水平，年终奖及其他福利较好。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
85较高
岗位聚焦前沿AI安全领域，技术成长空间大，但JD中未明确提及晋升通道或培训。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈内容安全、大模型安全、评估体系、数据标准
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
工作地点在北京核心区域，但互联网大厂普遍工作强度高，JD未提及WLB相关描述。
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
75中等
AI安全关乎社会影响，岗位有正向意义，但JD未明确提及使命感或社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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