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校招安全工程师 - 安全与风控
北京 · 校招 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届获得本科及以上学历，计算机、网络工程、信息安全等相关专业优先
- 深入了解常见的Web、应用程序及系统漏洞及其修复方案
- 具备扎实的白盒审计能力，可对Python/Go/Node.js/Java代码进行审计，能够将重复性任务自动化
- 具体快速学习、分析和解决问题的能力，能够紧跟最新安全趋势
- 具备出色的沟通能力、协作意识与职业道德。
- 加分项：
- 具备大规模构建或优化SDLC/DevSecOps安全体系的经验
- 在以下一个或多个领域拥有深厚的专业知识：应用安全、数据安全、隐私合规、架构安全
- 具备红蓝对抗演练、事件响应及跨区域安全运营相关经验。
岗位描述
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、为全球电商业务相关应用及APP产品开展漏洞挖掘与风险管理工作，为重点项目提供安全保障与支持；
- 2、参与SDLC安全体系与流程的建设及优化，在设计与开发阶段主动化解潜在安全风险，并从架构层面系统性地解决安全隐患；
- 3、负责搭建安全相关的能力与流程，涵盖安全评估、代码审计、渗透测试、漏洞挖掘以及攻防演练，并与产品研发团队紧密协作，提升业务的安全水平；
- 4、跟踪国内外安全态势与安全漏洞，快速响应安全事件，提供解决方案与技术分析，并协调多部门开展处置工作。
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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）
查看答题思路
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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。