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校招后端开发工程师 - 风控
深圳/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、通信等相关专业优先
- 热爱计算机科学和技术，精通至少一门编程语言，包括但不仅限于：Java、C、C++、PHP、Python、Go
- 掌握扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法和操作系统知识
- 具备较强的主动性和独立思考能力，对风控领域的复杂性、动态博弈特性有浓厚兴趣，敢于挑战现有技术范式
- 理解Agent原理，有相关框架使用和开发经验者优先
- 有AI Coding工具使用及实践经验者优先。
岗位描述
团队介绍：风控团队由算法、工程、产品三大团队协同构成，为抖音、今日头条、豆包、剪映等字节跳动业务的内容、交易、流量、账号场景提供智能风控，服务十亿级用户；场景对抗性极强、推理链路长、多模态数据海量，是 AI 时代最有挑战的实战领域之一。算法团队推进 LLM/MLLM 与 Agentic AI 的工业化落地，构建下一代智能风控基建；工程团队依托高并发、大数据与大模型，搭建端云一体的多层对抗体系与情报预警；产品团队评估业务风险、制定策略、探索 AI 在风控中的边界。三线协同，打造高效、前瞻的智能风控防线。
- 1、负责策略引擎系统的设计与实现，支持字节跳动各产品线（抖音短视频、电商、直播、生活服务、用户增长等）的风控需求；
- 2、负责高性能、高并发、低延迟的后台系统持续优化和演进；
- 3、面向超大规模数据问题，每天处理千亿增量的数据；
- 4、负责风控Agent应用和基建建设，调研和跟踪AI行业的技术趋势，结合风控业务探索AI解决方案的落地，打造具备自演进能力的下一代智能风控架构；
- 5、结合业界AI编程&提效的最佳实践，推动风控工程研发开发流程的迭代和效率的提升。
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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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