招贤纳士 | 产品安全治理高级经理

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1、产品安全治理框架建设

• 负责设计并持续完善公司中国区产品安全治理框架及管理体系；

• 明确产品安全治理的目标、原则、管理边界、治理层级及运行机制；

• 建立覆盖产品全生命周期的治理要求，并推动不同产品线和业务组织形成统一治理框架；

• 建立产品安全治理制度体系，包括政策、标准、管理办法、流程、指南及配套机制；

• 定期评估治理体系的完整性、有效性及适配性，并推动持续优化；

• 推动产品安全治理与公司质量、风险、研发、合规等管理体系形成有效衔接。

2、组织责任与治理机制

• 建立产品安全治理责任体系，明确不同组织、岗位及角色的安全责任；

• 设计并维护产品安全 RACI 及责任边界；

• 推动产品负责人、研发负责人、安全团队及相关支持部门形成清晰的责任闭环；

• 建立跨部门产品安全治理会议、决策及升级机制；

• 明确不同层级安全事项的决策权限、审批权限和升级路径；

• 推动产品安全责任真正嵌入业务和研发管理体系。

3、产品安全政策与制度管理

• 负责产品安全政策、标准、制度及管理要求的全生命周期管理；

• 建立制度制定、评审、发布、宣贯、执行、检查及更新机制；

• 建立统一的产品安全控制框架及控制库；

• 将抽象安全要求转化为清晰、可执行、可验证的管理控制项；

• 定期评估政策及标准执行效果，识别制度失效、执行偏差及治理空白；

• 推动不同业务单元在统一原则下实现合理差异化管理。

4、产品安全风险治理

• 建立统一的产品安全风险管理框架和风险分类体系；

• 设计风险识别、评估、分级、处置、接受、升级及关闭机制；

• 建立产品安全风险偏好、风险容忍度及重大风险管理原则；

• 建立重大风险、长期风险及跨产品共性风险的治理机制；

• 对高风险事项进行治理层面的评估和管理升级；

• 建立风险接受、风险例外及临时豁免机制，并确保所有风险决策具备明确责任人、时限和补偿措施；

• 定期形成产品安全风险画像及管理层风险报告。

5、治理监督与执行检查

• 建立产品安全治理监督及执行检查机制；

• 定期评估不同产品线、研发团队及相关职能对安全要求的执行情况；

• 建立治理自查、专项检查、抽查及管理 Review 机制；

• 识别制度未执行、控制失效、责任不到位及流程绕过等治理问题；

• 对重大治理偏差建立整改计划并推动责任团队完成闭环；

• 建立治理问题复盘机制，避免同类问题重复发生；

• 支持内部审计、管理审查及相关治理检查工作。

6、理指标与管理评价

• 建立产品安全治理 KPI、KRI 及管理指标体系；

• 设计产品安全治理有效性及执行质量评价方法；

• 建立不同产品线、业务团队及管理单元的治理评分和成熟度评价机制；

• 建设面向管理层的产品安全治理 Dashboard 及风险视图；

• 通过数据识别治理短板、执行偏差、风险趋势及重点改进方向；

• 推动治理结果与业务管理、组织 Review 及持续改进机制形成联动；持续提升产品安全治理的透明度和可量化程度。

7、产品安全成熟度与持续改进

• 建立并持续优化产品安全成熟度模型；

• 从治理、流程、技术、人员、工具、风险管理等维度评价组织产品安全能力；

• 定期开展成熟度评估，并形成改进路线图；

• 推动低成熟度业务和团队开展专项能力提升；

• 建立标杆实践及优秀治理案例推广机制；

• 推动治理体系从“有制度”逐步走向“有效执行”和“持续优化”。

8、例外、豁免与问责管理

• 建立产品安全例外、豁免及风险接受的统一治理机制；

• 明确例外适用条件、审批权限、补偿措施及有效期限；

• 建立例外到期 Review 及持续跟踪机制，避免长期无序豁免；

• 对重大治理违规、重复性问题及长期未整改事项推动管理升级；

• 建立治理责任追踪机制，确保关键风险和治理问题有明确 Owner；

• 推动形成“问题有责任、风险有决策、整改有时限、结果有复盘”的管理闭环。

9、治理运营与管理机制

• 建立产品安全治理年度、季度和月度运营机制；

• 组织重大治理议题、风险趋势、关键问题及治理效果 Review；

• 建立治理台账、风险台账、例外台账及重大事项跟踪机制；

• 持续优化治理流程、会议机制、汇报机制及管理节奏；

• 为管理层提供产品安全治理分析、趋势判断及决策支持；

• 对重大跨部门治理事项进行统筹协调并推动落地。

10、AI 产品安全治理

• 建立 AI 产品、大语言模型、RAG、Agent 及生成式 AI 应用的安全治理框架；

• 明确 AI 模型、数据、应用、工具、Agent 及供应链等环节的安全责任和治理边界；

• 建立 AI 安全风险分类、风险评估、风险接受及治理检查机制；

• 推动 AI 安全治理要求融入产品安全整体治理体系；

• 持续跟踪 AI 安全相关行业实践、标准及监管变化；

• 推动传统产品安全治理体系向适应 AI 产品的新型治理模式演进。

11、AI 赋能治理与智能化运营

• 推动 AI 用于制度解析、风险分析、治理检查及管理报告生成；

• 利用 AI Agent 开展控制项检查、证据核验、治理提醒及风险识别；

• 推动治理数据与知识库、风险平台及管理系统集成；

• 探索 AI 驱动的持续治理、持续监督及自动化合规能力；

• 通过 AI 提升治理覆盖率、及时性及管理效率。

12、团队管理与组织能力建设

• 负责产品安全治理团队的业务规划、人员管理及能力建设；

• 制定团队年度目标及重点治理任务；

• 负责目标拆解、任务分配、优先级管理及交付质量管理；

• 建立治理专业人才梯队和能力模型；

• 持续提升团队在治理设计、风险管理、制度建设及组织推动方面的专业能力；

• 对团队整体治理成果和业务结果负责。

1、教育背景

• 硕士及以上学历，计算机、网络空间安全、信息安全、软件工程、人工智能、管理科学等相关专业优先；

• 具备优秀的计算机科学、网络安全或人工智能安全专业基础。

2、语言能力

• 英语必须能够作为工作语言；

• 能够独立参加全英文治理、管理及技术会议；

• 能够独立完成英文政策、标准、治理框架及管理汇报；

• 具备全球化团队或跨文化项目协作经验。

3、工作经验

• 8 年以上产品安全、网络安全、安全治理、风险管理或相关工作经验；

• 至少 3 年以上正式团队管理经验；

• 至少具备 10 人以上技术或专业团队实际管理经验；

• 具备大型科技企业、互联网企业或复杂研发型组织安全治理经验；

• 具备跨产品线、跨业务单元及复杂矩阵型组织治理经验；

• 具备大型产品安全治理体系、风险管理体系或安全管理体系建设经验；

• 有从 0 到 1 建立治理框架并持续运营的实践经验。

• 深入理解产品安全治理、风险治理及组织管理体系；

• 具备产品安全政策、制度、标准及控制框架设计能力；

• 熟悉风险识别、风险评估、风险接受及风险升级机制；

• 具备治理监督、执行检查及整改闭环设计能力；

• 熟悉 KPI、KRI 成熟度模型及治理评价体系；

• 熟悉安全管理、研发管理及产品生命周期管理基本机制；

• 具备较强的政策设计、流程设计及组织责任体系设计能力；

• 能够将复杂安全问题转化为清晰的治理要求、管理机制及控制措施；

• 具备优秀的结构化、体系化及抽象思维能力；

• 具备较强的风险判断、管理决策及复杂问题解决能力。

• 具备较强的 AI 技术理解及实际应用经验；

• 熟悉大语言模型、生成式 AI、RAG、Agent 等主流 AI 技术及应用模式；

• 理解 AI 产品在模型、数据、应用、Agent 及供应链等方面的治理风险；

• 具备 AI 安全治理、AI 风险管理或 AI 产品安全治理经验；

• 具备利用 AI 开展治理自动化、风险分析或持续监督实践经验者优先。

• 具备成熟的团队管理及组织能力建设经验；

• 具备较强的治理设计和组织推动能力；

• 能够在复杂矩阵型组织中建立治理影响力；

• 具备优秀的跨部门、跨地域及跨文化协作能力；

• 具备较强的原则性、风险意识及责任意识；

• 能够推动治理要求真正转化为业务和研发团队的实际行为；

• 具备优秀的管理层沟通及复杂议题推动能力；

• 具备较强的 Owner 意识，对治理体系整体有效性负责。