小米安全隐私产品经理实习生

团队介绍：字节跳动推荐架构团队，负责字节跳动旗下相关产品的推荐系统架构的设计和开发，保障系统稳定和高可用；负责在线服务、离线数据流性能优化，解决系统瓶颈，降低成本开销；抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台，支撑新产品快速孵化以及为ToB赋能。 课题介绍： 随着技术的不断发展和业务场景的日益复杂，推荐系统面临着诸多严峻挑战： 一方面，推荐系统自身的复杂性急剧增加。大量推荐策略不断演进迭代、且系统状态动态变化，但缺乏有效手段自动跟踪评估策略有效性并下线低 ROI 策略，导致系统存在较多低效策略。同时，推荐系统依赖多种基础组件，其复杂负载模型给底层组件参数配置和性能调优带来巨大困难，日常开发迭代中的问题排查等工作消耗大量人力，亟需提升开发效率、降低人力成本。 另一方面，随着电商行业等领域的蓬勃发展，传统推荐系统在多样性、创新性和个性化方面的短板愈发凸显，难以满足用户日益增长的多元需求。生成式人工智能技术虽带来新突破，但在实际应用中面临成本效率、全域数据协同、数据隐私与安全以及技术变革应对等诸多难题。 因此，如何通过技术手段，在如下几个子领域完成突破，是持续提升用户体验和产品竞争力的关键： 1、策略管理与优化：构建一套智能化系统，实现推荐策略的规范化定义、长期及离线评估、无效策略自动识别与下线，以及相关代码配置的下线； 2、自适应调优与故障诊断：针对推荐系统多样化业务负载，利用大模型能力完成系统及底层组件的参数和配置调优，并探索自适应故障诊断方案，提供全局视角的故障追踪、定位和分析能力； 3、成本与效率平衡：在推荐系统应用生成式技术时，解决模型训练和运行的高成本问题，平衡成本与效率，在有限资源下实现高效推荐； 4、全域数据处理：应对电商等横向全域场景下海量异构数据，提升和保障数据质量与准确性，标准化供给数据给全域推荐模型，并实现低成本跨端服务，同时，确保数据隐私与安全，合规使用数据。

团队介绍：字节跳动推荐架构团队，负责字节跳动旗下相关产品的推荐系统架构的设计和开发，保障系统稳定和高可用；负责在线服务、离线数据流性能优化，解决系统瓶颈，降低成本开销；抽象系统通用组件和服务，建设推荐中台、数据中台，支撑新产品快速孵化以及为ToB赋能。 课题介绍： 随着技术的不断发展和业务场景的日益复杂，推荐系统面临着诸多严峻挑战： 一方面，推荐系统自身的复杂性急剧增加。大量推荐策略不断演进迭代、且系统状态动态变化，但缺乏有效手段自动跟踪评估策略有效性并下线低 ROI 策略，导致系统存在较多低效策略。同时，推荐系统依赖多种基础组件，其复杂负载模型给底层组件参数配置和性能调优带来巨大困难，日常开发迭代中的问题排查等工作消耗大量人力，亟需提升开发效率、降低人力成本。 另一方面，随着电商行业等领域的蓬勃发展，传统推荐系统在多样性、创新性和个性化方面的短板愈发凸显，难以满足用户日益增长的多元需求。生成式人工智能技术虽带来新突破，但在实际应用中面临成本效率、全域数据协同、数据隐私与安全以及技术变革应对等诸多难题。 因此，如何通过技术手段，在如下几个子领域完成突破，是持续提升用户体验和产品竞争力的关键： 1、策略管理与优化：构建一套智能化系统，实现推荐策略的规范化定义、长期及离线评估、无效策略自动识别与下线，以及相关代码配置的下线； 2、自适应调优与故障诊断：针对推荐系统多样化业务负载，利用大模型能力完成系统及底层组件的参数和配置调优，并探索自适应故障诊断方案，提供全局视角的故障追踪、定位和分析能力； 3、成本与效率平衡：在推荐系统应用生成式技术时，解决模型训练和运行的高成本问题，平衡成本与效率，在有限资源下实现高效推荐； 4、全域数据处理：应对电商等横向全域场景下海量异构数据，提升和保障数据质量与准确性，标准化供给数据给全域推荐模型，并实现低成本跨端服务，同时，确保数据隐私与安全，合规使用数据。

1、用户需求洞察 设计科学的需求洞察路径，深度调研企业员工日常工作场景，挖掘效率瓶颈与体验优化点，转化为可落地的AI产品功能。 2、产品设计与规划 负责企业级AI效率产品的全生命周期管理，围绕员工生产力提升及工作体验优化，设计AI产品核心能力（如智能助手、自动化流程、知识管理、数据分析等）。 3. 产品实施落地 联动技术、算法、设计团队，推动AI产品功能落地，确保最终实施与产品目标对齐。 4. 数据驱动优化 建立产品效果评估体系，持续优化AI产品能力。关注AI伦理与数据安全，设计合规机制保障企业信息隐私。 5. 行业前瞻性调研 跟踪AI领域技术突破，探索其在企业效率场景的创新应用。

1、与跨职能团队合作，确定关键隐私问题并制定路线图，构建隐私和数据保护产品解决方案； 2、直接与研发、设计师和数据分析师合作，提供隐私合规控制和监控的关键模块和功能，在不同的团队中建立一致的隐私原则和实践； 3、管理数据隐私项目，识别交付中的风险，与高级管理团队沟通状态和进展； 4、支持法律、安全和隐私工程师构建增强隐私治理的工具。