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校招安全研发工程师（AI for代码分析） - 安全与风控
杭州/深圳 · 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、信息安全等相关专业
- 熟悉静态分析/SAST相关原理，有静态分析工具、规则或平台的实际开发经验（自研或深度二次开发均可）
- 在「AI for Code」方向有实践，例如代码生成/补全、代码理解、代码审计、智能体/Agent、CodeLLM等
- 熟悉常见安全漏洞原理（如注入、越权、反序列化、内存安全等）及对应代码场景
- 具备扎实的编码能力与良好的工程实践，逻辑清晰，善于沟通协作和快速学习。
岗位描述
团队介绍：负责公司大模型信息安全保障体系，持续识别和治理大模型衍生出的新型风险，并建设相应安全产品,保障大模型及其应用在训练、推理和部署等阶段的安全。同时将大模型相关技术应用到安全技术和安全运营领域，实现技术突破，做到效果和效率双提升。
- 1、设计与研发基于AI的代码漏洞检测能力，并在字节跳动海量业务中落地、迭代与评估效果；
- 2、建设基于AI的自动化漏洞修复能力，深入理解各类漏洞成因与修复模式，设计和生成高质量修复补丁；
- 3、将AI工具与DevSecOps/CI/CD深度集成，推动安全左移，与业务研发一起打造可持续演进的代码安全体系。
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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。