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实习黑灰产情报开发实习生-风控
深圳 · 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、网络空间安全、计算机科学相关专业优先
- 熟悉至少一门编程语言，包括但不限于Python、Go、Java、C/C+、JavaScript
- 了解互联网风险场景和常见的黑灰产业链运作模式和作弊手法
- 了解常见Web、应用、系统漏洞原理以及对应的检测、解决方案，有移动端逆向、Windows逆向、渗透测试等经验优先
- 好奇心强，具备良好的学习能力、分析和解决问题的能力，关注前沿安全攻防技术研究，有正义感。
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：风控工程团队聚焦抖音、今日头条等全产品黑灰产对抗工程化落地，覆盖社区安全、交易风控等多领域风险治理。依托高并发架构、大数据、大模型等核心技术，构建端云一体多层对抗体系，提供全时效基建能力；同时搭建技术情报体系，实现威胁前置预警与精准打击，并联动算法、策略团队推进技术转化，打造高效可靠的智能风控解决方案。
- 1、挖掘业务重点场景的黑灰产业链，构建黑灰产业链情报收集工具，帮助业务了解黑灰产业链运作、盈利模式、规模态势；
- 2、追踪互联网黑产攻击，逆向分析黑产工具、作弊软件等，还原攻击手法和攻击路径，找到防御遗漏点；
- 3、针对黑灰产进行溯源，推进公司内部相关部门进行取证打击；
- 4、模拟黑灰产角色，对业务防御发起蓝军攻击，测试业务防御水位并找到防御漏点。
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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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信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。