字节跳动
高级运营专家（蓝军研判）-TikTok安全产品
高级运营专家（蓝军研判）-TikTok安全产品
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
威胁情报
SQL
风险管理
LLM
安全运营
AIGC
Prompt Engineering
Red Team
AI 估算 · 35k–60k
高级安全专家岗位，字节跳动大厂薪资竞争力强，技术要求高（LLM/AIGC），市场稀缺性强。
职位详情
关于这个职位
作为TikTok安全产品的蓝军研判专家，你将负责风险研判体系的建设与优化，通过多场景主动狩猎和前瞻性风险预判，提前发现并阻断安全威胁
该职位深度结合LLM、AIGC等前沿技术，与算法工程团队共建智能研判Agent平台，是安全运营领域的技术专家角色
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工作流设计与平台优化：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
外部情报对接与跨团队协同闭环：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
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
- 深度参与前沿技术（LLM、AIGC）在安全领域的应用，技术成长快
- 大厂平台，资源丰富，能够积累顶级安全运营经验和跨团队协作能力
- 岗位稀缺性强，职业壁垒高，长期发展前景广阔
- 工作强度较大，可能需要应对突发安全事件和高压场景
- 技术要求全面，需要同时掌握安全知识、AI技术和数据分析，学习曲线陡峭
- 跨团队协同复杂，需要较强的沟通和推动能力
缺点 / 挑战
- 适合对安全攻防和AI技术有浓厚兴趣，喜欢挑战复杂问题，具备较强自驱力和学习能力的求职者
角色解读
- 发展为安全运营领域的技术专家或架构师，主导复杂风险研判体系建设
- 向安全产品经理或安全策略负责人转型，结合业务理解与技术深度
- 在AI安全前沿方向深耕，成为AIGC风险对抗领域的权威
- 设计并持续优化风险研判SOP和评审机制，覆盖线上感知、外部案例和情报驱动三类场景
- 持续演进Red Team的Risk Taxonomy，前瞻性扫描监管趋势、AIGC工具链等风险
- 主动进行多场景狩猎，输出高质量风险研判分析报告，并牵头设计研判Agent工作流
- 对接外部安全公司与社区，建立情报通道，推动跨团队协作闭环
- 深入理解LLM和多模态模型能力边界，具备Prompt设计与人机协同经验
- 数据驱动，熟练使用SQL/Python搭建Dashboard并量化指标
- 具备信任与安全、内容审核或威胁情报等相关背景
- 英语可作为工作语言，能对接海外团队和外部情报
申请策略
- 提前了解字节跳动安全团队的技术风格和常用工具栈
- 准备好一个关于你如何发现并推动解决一个复杂安全问题的完整案例
- 突出安全研判或红蓝对抗的项目经验，用数据量化成果（如漏放率降低）
- 展示LLM/AIGC相关实践，如Prompt设计、Agent工作流搭建或AI风险案例
- 强调SQL/Python数据分析能力及Dashboard搭建经历
- 列举与海外团队或外部机构合作的英语沟通案例
- 系统学习LLM原理和Prompt Engineering最佳实践，尝试开源Agent框架
- 补充多模态风险研判知识，如AI换脸检测、AIGC内容鉴别技术
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出数据量化
- 问题拆解法：先分析风险场景，再提出假设，最后验证并给出建议
- 技术结合业务：既展示技术深度，也要说明对业务安全的影响
- 请描述你如何设计一个风险研判的SOP？
- 你如何利用LLM辅助安全研判？请举例说明
- 遇到一个未知的新型攻击手法，你会如何分析和验证？
- 如何量化安全研判的质量？你会关注哪些指标？
- 请讲述一次你与算法团队合作构建Agent工作流的经历
匹配度报告
72
综合匹配度
安全领域前沿技术岗，薪资优厚，成长快，但工作强度和办公灵活性不明确。
适合人群
适合追求技术前沿和职业成长、愿意接受挑战的求职者，若看重WLB需谨慎。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展95
工作生活30
使命价值85
薪资福利匹配
80较高
字节跳动薪资竞争力强，但JD未明确薪酬福利，存在面议可能。高级岗位通常薪酬优厚。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展匹配
95较高
岗位技术前沿（LLM/AIGC/Agent），涉及大量创新，成长空间极大，适合追求技术深度的人。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AIGC、SQL、Python、Agent、Prompt Engineering
业务类型ambiguous
工作生活匹配
30较低
JD未提及远程或弹性工作，上海办公，且大厂安全岗位通常工作强度较高，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
85较高
互联网安全行业高速增长，岗位直接保护用户安全，社会影响力积极，技术应用创新。
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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