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实习业务安全蓝军实习生-安全与风控
北京 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，信息安全、网络安全、计算机科学相关专业优先
- 熟悉常用逆向工具，如IDA、Jeb、Frida、Xposed等
- 了解Android、iOS、Windows或者Linux系统的底层原理和攻防技术
- 了解常见的各类业务风险漏洞，熟悉移动端各类安全相关知识
- 熟悉至少一种编程语言，Python、Java、C++、Js、Objective-C等
- 学习能力强、态度积极，具备良好的沟通能力与团队协作意识，可保证至少3个月全职实习（每周≥4天）。
- 加分项：
- 有CTF比赛参与经历、在校AI/安全相关项目经验，或相关技术博客/开源贡献者优先
- 了解至少一种AI框架（TensorFlow/PyTorch等）基础用法，对大模型应用、对抗攻击有初步认知者优先。
岗位描述
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。
团队介绍：我们团队致力于通过对攻防技术的持续研究，最大限度降低零日漏洞与安全事件造成的影响。
我们提供红队演练、威胁检测、安全保障工具支持及事件调查等服务，助力提升系统韧性。
通过不断强化攻防两端能力，我们在巩固公司核心安全基础、保障数据与业务安全方面发挥着关键作用。
- 1、对字节跳动各类产品的Android、iOS或Windows客户端深入研究，分析算法及协议潜在风险，输出报告；
- 2、负责对重点黑灰产工具进行逆向研究，包括反混淆、虚拟机壳还原、协议分析等工作；
- 3、以外部视角，模拟真实攻击者，针对业务场景风险，开展业务安全攻防演练，发现相关风险和漏洞。
你的简历匹配这个岗位吗？
上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
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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