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校招智能体安全研发工程师（AI安全） - 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、软件工程、网络安全、人工智能等相关专业
- 熟悉至少一种编程语言，如Python、Go、Java或Rust
- 扎实的数据结构、算法、操作系统、计算机网络和数据库基础
- 对LLM、AI Agent、网络安全及云计算充满热情，具备良好的学习能力和工程实践能力；热爱AI+Security，关注AI Agent、LLM和Agentic AI的最新发展；对企业级AI安全产品充满兴趣，希望解决真实世界中的安全与治理问题；乐于学习新技术，具备良好的工程实践能力和团队协作能力
- 加分项：有AI Agent或AI产品开发经验，熟悉LangChain、Dify等框架；熟悉RAG、Embedding、Prompt Engineering等技术；有机器学习、后端开发、云原生、安全或开源项目经验者优先。
岗位描述
团队介绍：我们团队研发尖端云安全解决方案，为字节跳动及企业客户提供规模化安全防护。
依托安全部门深厚的技术积累，以及对客户安全需求的深刻理解，我们借助领先技术与产品，通过全方位智能防御体系应对各类实际安全挑战。
我们的工作确保云环境始终安全、可靠，为整个组织的创新实践提供有力支撑。
- 1、参与AI Security相关产品的设计、开发与持续优化；
- 2、AI Traffic安全能力建设，对Agent的Prompt、Context、Tool Calling、MCP通信及API调用进行安全检测、策略控制和风险拦截；
- 3、Agent Runtime安全能力建设，包括工具权限控制、行为约束（Guardrails）、运行时风险检测及异常行为分析；
- 4、Agent身份认证、权限管理、Policy Engine、Credential Vault、审计日志等安全能力；LLM应用的安全评测、Agent行为评估（Agent Evaluation）及AI红队测试（AI Red Teaming）；
- 5、跟踪Generative AI、AI Agent、AI Security等前沿技术，并推动创新方案落地；
- 6、参与打造新一代企业级AI安全产品，帮助企业安全地构建、部署和治理AI智能体（Agent）及大语言模型（LLM）应用；平台覆盖AI Traffic Security、Agent Runtime Security、Agent IAM等核心能力，为企业提供端到端的AI安全解决方案。
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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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