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实习安全攻防实习生-安全与风控
北京 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届本科及以上学历在读，信息安全、网络安全、计算机、通信或相关专业优先
- 掌握至少一门编程语言（如Go、Java、Python等）；有互联网金融、在线支付等相关方向项目或实习经验者优先；对安全技术有浓厚兴趣，了解基础安全知识和互联网业务风险
- 具备良好的学习能力、沟通协作能力和责任心，有较强的自驱力与执行力。
- 加分项：
- 对漏洞治理、威胁感知、营销反作弊等方向有所了解，有相关安全项目/比赛/CTF/HW经验者优先
- 具备一定数据分析基础，了解Hive、Spark等大数据相关工具者优先
- 了解黑灰产常见攻防手法者优先。
岗位描述
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。
团队介绍：我们团队为字节跳动旗下各类业务线提供信息安全保障。通过与各业务团队紧密协作，我们针对其特定的运营及业务需求，设计并落地专属安全策略。依托安全部门的专业能力，我们交付与业务目标高度契合、兼具成本效益与可扩展性的安全解决方案，助力各团队获取最高效、最可靠的安全服务与工具。
- 1、参与产品及业务安全测试与安全评估；
- 2、结合实际业务场景，协助梳理和追踪攻击路径与利益链条，分析常见攻击手法，评估潜在风险并提出防御思路建议；
- 3、参与风险事件处置、安全验证以及红蓝攻防演练等工作，协助问题复盘与经验沉淀。
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
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1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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