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校招黑灰产情报开发工程师 - 风控
北京/杭州 · 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，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
- 熟悉大语言模型（LLM）及AI Agent的基本原理与使用，有通过Agent/Copilot类工具提升个人工作效率的实际经验优先；有Agent开发经验者优先，熟悉主流Agent框架，能独立完成Agent应用的设计与开发。
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、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；
- 5、探索并利用AI Agent能力提升情报收集与分析效率，包括但不限于：借助Agent自动化完成黑灰产信息采集、工具链分析、攻击路径还原等重复性工作流，缩短情报响应周期；
- 6、参与风控场景下Agent工具/工作流的设计与开发，将情报分析、逆向溯源等经验沉淀为可复用的自动化Agent能力。
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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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