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大模型数据安全策略运营-小荷健康
大模型数据安全策略运营-小荷健康
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
数据安全
跨部门协作
风险评估
合规管理
大模型
AI医疗
策略运营
数据分类分级
数据脱敏
AI 估算 · 25k–45k
一线互联网大厂核心安全岗位，经验要求3年+，综合薪资位于市场中上水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责字节跳动旗下小荷健康业务的大模型数据安全策略运营，保障医疗AI产品在数据采集、存储、使用等全生命周期的安全合规
你将搭建安全策略体系、风险评估、合规管理，并与产研、合规、医疗等多团队协作推进落地
适合对AI医疗安全合规有热情、具备数据安全策略实战经验的专业人士
最低要求
计算机、网络安全、数据安全、医疗卫生管理等相关专业优先，3年及以上互联网医疗行业业务安全、产品安全或数据安全策略运营相关工作经验
深入了解医疗行业数据安全合规要求，熟悉《个人信息保护法》《数据安全法》等相关法规
具备安全策略设计、落地、优化的完整经验，能独立应对产品安全风险
具备较强的数据思维，能通过数据分析挖掘策略优化空间，具备安全策略量化分析能力
具备良好的跨部门沟通协调能力、问题解决能力，能推动复杂安全策略落地
热爱AI医疗行业，愿意长期深耕医疗大模型内容安全方向，学习能力强，能够快速跟进行业合规与风控体系迭代
工作职责
产品安全与数据安全策略体系搭建、运营优化及数据全生命周期管理：负责产品的产品安全与数据安全策略体系搭建、运营与优化，以数据驱动为核心，防范产品安全漏洞、数据泄露等风险，保障业务合规、高效、安全运行
制定数据采集、存储、传输、使用、销毁等环节的安全策略，落实数据分类分级、脱敏、加密、备份等安全措施，防范数据泄露、篡改、滥用等风险，建立覆盖数据全生命周期的安全监控、审计、研判和处置流程
数据安全风险评估与合规管理：负责数据安全风险评估，识别数据安全隐患，制定整改方案并推动落地，定期输出数据安全运营报告，满足内外部审计和法律法规要求，配合合规部门完成数据安全合规检查、备案等工作
第三方数据合作安全管理：对接第三方合作机构，制定数据共享等安全策略，审核数据合作流程，明确数据安全责任，确保数据合作合规
跨团队协作与安全能力建设：联动数据安全、研发团队，推进数据安全工具（数据脱敏工具、数据审计工具等）的落地与优化，构建文本/多模态数据设计并落地自动化评估能力
开展数据安全培训，提升全员数据安全意识
结合医疗业务场景特点，联动产品、工程、算法、合规、医疗等跨部门，推动安全策略落地执行，协调解决跨部门安全协同问题
行业趋势跟踪与安全策略优化：跟踪医疗行业安全趋势、政策变化，借鉴行业标杆经验，优化产品安全与数据安全策略，提升安全管控专业性
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处AI医疗前沿赛道，接触大模型与数据安全的交叉领域，技术成长快
- 大厂背景，平台资源丰富，能参与构建行业标杆安全体系
- 跨团队协作机会多，能锻炼综合沟通与项目管理能力
- 医疗行业合规要求严格且变化快，需要持续学习跟踪政策
- 安全策略落地涉及多部门协调，推进阻力可能较大
- 对数据敏感度和分析能力要求高，且需要平衡安全与业务效率
- 适合有数据安全或合规经验，对AI医疗行业有热情，且具备较强跨部门推动能力的技术运营人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 在AI医疗数据安全领域深耕，成为行业合规专家或安全架构师
- 横向可向数据安全产品经理、安全研发或风控策略专家转型
- 纵向可晋升为安全团队负责人或数据安全总监，管理更大范围的安全体系
- 搭建医疗大模型的数据安全策略体系，覆盖数据全生命周期（采集、存储、使用、销毁）的安全管控
- 开展数据安全风险评估，识别隐患并推动整改，输出运营报告以应对审计和合规检查
- 联动产研、合规、医疗等多团队，推动安全工具落地和自动化评估能力建设
- 熟悉数据安全法规（个保法、数安法）及医疗行业合规要求
- 具备安全策略设计、量化分析与优化能力，能通过数据驱动决策
- 跨部门沟通协调能力，能推动复杂策略在不同团队落地执行
申请策略
- 在面试中准备一个完整的项目案例，展示从风险识别到策略落地闭环
- 关注字节跳动小荷健康的业务动态，展示你对AI医疗安全的热情与思考
- 重点突出数据安全策略从0到1搭建或优化的项目经验，量化结果（如风险降低率）
- 强调对医疗行业法规的熟悉程度，可附上合规案例
- 展示数据分析能力（如SQL、Python）和安全工具使用经验
- 系统学习《个人信息保护法》《数据安全法》及医疗行业专项合规要求
- 补充数据分类分级、脱敏、加密等实操技能，了解大模型安全前沿知识
面试指南
- STAR法则：明确情境、任务、行动、结果，突出个人贡献和数据量化
- 风险平衡视角：在安全与业务效率间找最优解，体现沟通与妥协能力
- 法规结合实践：引用具体法条并说明实际落地措施，展示专业深度
- 请描述一次你主导的数据安全策略设计项目，包括风险识别、方案和成效
- 如何看待大模型（如GPT）训练数据的安全与隐私风险？你会如何应对？
- 《个人信息保护法》对医疗数据处理有哪些关键要求？请举例说明
- 跨部门协作中遇到意见冲突时，你通常如何推动安全策略落地？
- 如果发现业务线存在数据泄露隐患，但业务方以影响效率为由拖延修复，你怎么办？
匹配度报告
72
综合匹配度
大厂高薪、AI医疗数据安全前沿，技术成长好，但WLB一般，需现场办公。
适合人群
该职位最适合看重薪资与职业发展（技术前沿）的求职者，但需能接受现场办公和可能的高强度工作。
最强匹配
薪资福利匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展80
工作生活50
使命价值75
薪资福利匹配
85较高
字节跳动为一线大厂，薪资福利位于市场高位，且提供完整的五险一金、补充医疗、年终奖等，补偿性动机满足度高。
薪资信号偏高 (25K-45K/月)
成长发展匹配
80较高
职位涉及大模型与数据安全交叉前沿，技能成长空间大，但JD未明确提及晋升路径或培训计划。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、数据安全、数据分类分级、数据脱敏、数据审计、自动化评估
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
工作地点为北京，要求现场办公，且安全岗位可能涉及应急响应，WLB一般。JD未提及弹性工作或远程。
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
75中等
AI医疗数据安全对社会有积极价值，但JD未强调社会使命，更多侧重合规与风险管控。行业处于高速增长期。
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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