字节跳动
蓝军研判Leader-TikTok安全产品
蓝军研判Leader-TikTok安全产品
发布于 大约 12 小时前基层主管/组长
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
威胁情报
SQL
LLM
AI安全
多模态
Prompt Engineering
红蓝对抗
风控策略
研判分析
AI 估算 · 40k–70k
安全Leader岗位，要求高且稀缺，字节跳动薪资有竞争力，预估月薪40-70K。
职位详情
关于这个职位
作为TikTok安全产品的蓝军研判Leader，您将负责构建风险研判体系、优化Red Team Taxonomy，并主导多场景主动Hunt与研判工作
您需要与算法、工程、治理等团队紧密协作，推动安全产品的持续迭代，确保平台安全
该职位适合具备深厚安全背景和领导力的专业人士
最低要求
本科及以上学历
计算机科学/信息安全/风险管理等相关专业优先
具备以下经验之一：信任与安全研判/Policy经验，内容审核策略/风控策略，线上对抗与漏放归因经验，威胁情报CTI/红蓝对抗/渗透安全背景
理解LLM与多模态模型的能力边界，具备Prompt设计、人机协同流程拆解、与算法/工程团队共建Agent工作流的实操经验
数据驱动：熟练使用SQL、Python
能搭建investigation dashboard，量化漏放率、Pattern覆盖率等核心指标，并基于线上数据进行漏放归因
英语可作为日常工作语言
工作职责
风险发现与研判流程与SOP体系建设：负责风险研判流程的端到端设计与持续演进，覆盖三类研判场景（线上感知、外部案例、情报驱动）
建立标准化SOP、评审机制（含双确触发条件）与质量基线
Red Team Taxonomy演进与前瞻性风险预判：以治理的风险准则为主干，持续扩充、完善与优化Red Team的Risk Taxonomy
同时对生态演进进行前瞻性扫描（监管趋势、新兴产品形态、AIGC工具链、跨平台风险扩散等），将弱信号结构化为威胁假设，把风险发现窗口前移到攻击之前
多场景主动Hunt与研判产出：针对包括但不限于线上关键漏放、外部风险Escalation、舆情、黑产情报等多样化的风险感知输入，主动挖掘并结构化研判输出包括高质量风险研判分析报告
研判Agent工作流设计与平台迭代：牵头设计研判Agent工作流的能力定义、Prompt工程与Human-in-the-Loop边界设计
与算法、工程团队共同推动Redteam Agentic Platform的研判模块持续迭代与优化
外部协同与情报管理：对接外部安全公司、白帽社区、行业同业及供应商，建立可持续的暗网、黑灰产情报通道
将外部情报结构化转化为蓝军可用的研判输入与Taxonomy增量
与治理产品、Policy、DS、数据标注等跨团队高效协同，推动研判结论向样本构造、漏洞运营、评估评测的有效流转与闭环
优先资格
加分项：多模态与AIGC风险研判经验：能拆解AI换脸、合成音视频、AIGC包装类违规的语义结构与对抗手法，并形成可执行的构造方法论
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 头部互联网平台，安全业务核心，资源充足，影响力大
- Leader岗位，能锻炼团队管理和跨部门协同能力
- 领域知识要求深且广，需持续学习新威胁和技术
- 跨团队协调多，沟通成本大，需要较强的推动力
缺点 / 挑战
- 涉及前沿AI安全（AIGC/多模态），技术挑战大，成长快
- 工作强度可能较高，需要应对线上突发风险和快速迭代
- 适合有扎实安全背景、乐于挑战前沿问题、具备领导力的资深安全从业者
角色解读
- 在安全产品领域深耕，成为安全架构师或安全专家
- 横向拓展至公司安全治理或AI安全方向，担任更高阶的管理岗位
- 随着AIGC风险增加，该方向人才稀缺，具备向安全VP或首席安全官发展的潜力
- 设计和优化风险研判流程与SOP，确保风险发现与处置的标准化和高效性
- 持续扩展Red Team的Risk Taxonomy，前瞻性扫描监管、AIGC等新兴风险
- 主导多场景主动Hunt，产出高质量研判报告，推动风险闭环
- 与算法、工程团队协作，设计并迭代研判Agent工作流，提升自动化研判能力
- 精通红蓝对抗、威胁情报、内容安全策略等至少一个领域
- 熟悉LLM和多模态模型能力，具备Prompt工程与人机协同设计经验
- 数据驱动，熟练使用SQL和Python进行数据分析与看板搭建
- 英语流利，能作为工作语言进行跨团队协作
申请策略
- 简历中体现对安全趋势的前瞻性思考，如AIGC风险
- 面试前研究TikTok安全产品，准备相关案例
- 突出红蓝对抗或威胁情报项目经验，量化成果（如漏放率降低）
- 展示AI安全相关经验，如AIGC风险拆解或Agent工作流设计
- 强调数据驱动能力，附上SQL/Python分析案例或dashboard截图
- 体现英语能力和跨团队协作经历
- 深入学习LLM安全、多模态风险识别技术
- 实践Prompt Engineering和Agent框架（如LangChain）
面试指南
- 用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出数据和技术细节
- 对于开放问题，展现结构化思维：从风险识别、分析、应对到闭环的框架
- 请描述一个你主导的风险研判项目，你是如何设计流程和SOP的？
- 你怎么看待AIGC对内容安全带来的新挑战？请举例说明
- 如何量化研判团队的工作质量和效率？你会使用哪些指标？
- 请谈谈你与算法团队合作设计Agent工作流的经验，人机协同边界如何划分？
- 复习LLM安全、多模态伪造检测等最新论文和攻防技术
- 准备1-2个完整的项目案例，包含量化成果和流程图
匹配度报告
71
综合匹配度
前沿安全技术Leader，发展空间大，薪资优厚，但工作强度较高。
适合人群
最适合追求技术成长和职业发展的求职者，愿意接受一定的工作强度。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
75中等
字节跳动薪资和福利在行业内属于第一梯队，但Leader岗位可能面临高强度工作，整体补偿性较好。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展匹配
90较高
该职位处于安全技术前沿，涉及AIGC、LLM等新兴领域，成长路径清晰，学习机会丰富。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、多模态、AIGC、Red Team、Agent、Prompt Engineering
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
虽然字节跳动提供弹性工作，但安全岗位可能面临on-call和高强度，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
保障全球数亿用户的安全具有社会意义，但互联网安全更多是商业驱动，意义感中等偏上。
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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