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腾讯腾讯安全-AI代码安全产品经理

社招全职5年以上基础安全-三部产品地点:深圳状态:招聘

任职要求


1.本科及以上学历,计算机科学、信息安全、软件工程等相关专业,3年以上产品经理工作经验;
2.熟悉软件安全开发生命周期(SSDLC),了解常见漏洞类型(OWASP Top 10、CWE)及代码安全检测技术(SAST/SCA/DAST);
3.熟悉主流编程语言(Java/Python/Go/JavaScript等)及开发框架,理解CI/CD流水线、代码托管平台(GitLab/GitHub)的工作机制;
4.了解大语言模型(LLM)的基本原理与应用范式,对AI在安全领域的应用有独立思考;
5.具备优秀的需求分析、产品设计和文档撰写能力,能独立完成PRD、产品原型和…
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工作职责


1.负责 CodeBuddy Security(企业级AI代码安全扫描产品)的产品规划与路线图制定,对标业界领先产品,构建差异化竞争力;
2.主导产品功能设计与迭代,将大模型能力与 SAST 代码安全技术深度融合,设计高准确率、低误报的智能化代码安全检测与自动修复方案;
3.持续跟踪AI代码安全领域的行业趋势与竞品动态,深入研究大模型在漏洞检测、安全审计等场景的前沿应用,输出竞品分析报告为产品演进提供决策依据;
4.深入调研企业客户安全需求与开发流程,确保安全检测能力无缝融入 IDE、CI/CD、代码评审等开发者日常工作流,做到安全能力无感植入、风险预警精准触达;
5.建立产品效果度量体系(漏洞检出率、误报率、修复采纳率等),配合GTM团队推动产品商业化落地与客户拓展。
包括英文材料
学历+
Java+
Python+
Go+
JavaScript+
还有更多 •••
相关职位

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社招5年以上A159895

团队介绍:AI应用与创新团队,立足于抖音集团(抖音、直播、今日头条、番茄小说、财经等),致力于AI技术研究与业务创新赋能,包括:AI x 体验、 AI x 质量、AI x 安全等,助力业务品质与口碑的持续提升。 团队积极向上,工程师文化,技术氛围好,拥有算法(大模型、推荐、机器学习)、工程(后台、前端、大数据)、产品等多种职能岗位,地域覆盖深圳、北京、杭州、上海。 1、负责字节跳动抖音系产品多业务场景下的代码AI提效&提质相关研发工作,包括并不限于代码风险识别、代码数字孪生、智能单测生成等; 2、持续跟进LLM和软件工程的前沿技术,关注AI Coding、UI建站、PRD审计、多Agent协同等前沿技术进展,探索新技术在代码AI方向的应用; 3、深入分析业务和技术问题,和产品/研发/质量/运营等同学密切配合解决,提高项目整体效率和收益。

更新于 2025-11-26杭州
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社招A99570

1、负责TRAE整体Agent能力的效果优化与架构设计:设计、迭代TRAE的多智能体(Agent)框架与调度策略(如任务分解、工具编排、子Agent协作等),在真实开发场景下持续提升端到端问题解决能力与鲁棒性; 2、负责多模型适配与策略调优:面向代码智能场景,完成模型适配、Prompt体系设计、推理策略与Pipeline设计,根据不同任务特征选择、组合和调度模型,提升整体编程成功率与用户体验; 3、负责TRAE的Context Engineering体系建设:设计和落地代码智能场景下的上下文工程方案,包括代码仓库、文档、Issue/工单、日志等多源信息的召回、排序、压缩与注入策略,构建高质量上下文(Context),在复杂长链路任务中持续优化「用对信息」; 4、负责Agent效果分析:搭建并完善TRAE端到端核心效果指标定义,对策略/模型/框架改动进行实验设计、结果分析与归因,驱动持续迭代; 5、持续跟踪LLM、Agentic Workflow、Tool Use、Code Agent等方向的前沿进展,结合TRAE业务特点进行技术调研与方案创新,在关键方向上形成方法论沉淀,产出专利、论文或对内技术影响力。

更新于 2026-05-28上海
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社招5年以上游戏技术

1.负责大语言模型在游戏玩法逻辑的代码生成和Agent方向的应用落地; 2.参与Agent框架和Agent底座的优化,包括但不限于推理规划、记忆管理、工具调用等能力的提升; 3.调研业界前沿算法,追踪最前沿的技术动态,并应用在相关的项目中; 4.参与产品讨论,基于技术对产品提出改进建议。

更新于 2025-11-20深圳
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实习阿里巴巴日常实习

加入阿里云 AI Coding 创新团队,参与下一代智能代码补全系统的研发工作。你将基于 Agent 架构和上下文工程技术,构建主动式编码行为预测与代码推荐引擎,重新定义开发者与 IDE 的交互方式。 工作职责 1、参与基于 Agent 模式的智能代码补全系统设计与开发,实现从被动补全到主动预测的范式升级; 2、研发上下文工程相关能力,包括代码语义理解、编辑意图识别、跨文件依赖分析等核心模块; 3、参与 Prompt Engineering 与 Agent 工作流设计,探索 LLM 在代码补全场景的最佳实践; 4、参与模型推理服务的性能优化工作,包括推理延迟优化、模型量化、推测解码(Speculative Decoding)等技术探索,确保补全响应的实时性; 5、协助构建评测体系,设计补全效果的量化指标与 A/B 测试方案。

更新于 2026-05-28杭州