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实习网络安全开发实习生（大模型应用防火墙运营策略）-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，计算机科学、网络安全、信息安全、人工智能等相关专业优先
- 具备良好的计算机基础，对网络安全或AI安全方向有强烈兴趣
- 具备基础的数据分析或脚本能力（如Python），能够协助进行日志分析、样本处理
- 学习能力强，逻辑清晰，具备良好的文档编写和沟通能力。
- 加分项：
- 有内容安全、风控、安全运营或WAF/防火墙相关经验
- 接触过Prompt攻击、越狱（Jailbreak）或Al对抗样本研究
- 对AI安全、生成式Al风险治理有长期学习或研究意愿。
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、参与大模型应用防火墙（LLM Firewall）相关的安全能力建设与运营支持工作，参与漏报/误报案例的分析与归因，协助进行规则、模型阈值可成策略的优化调整；
- 2、参与安全样本库建设，包括攻击样本、对抗样本与白样本的整理、分类与标签化；
- 3、协助进行产品POC测试，支持内部评估、产品对比及客户测试场景；
- 4、输出分析文档、测试报告或运营分析材料，沉淀可复用的方法证论与SOP。
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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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