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校招网络安全工程师 - 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，计算机科学、网络安全、网络工程或相关专业
- 具备扎实的数据结构、算法、计算机网络和操作系统基础
- 熟练掌握C、Go、Python中至少一门语言，并能通过课程项目、个人项目、科研经历或实习经历加以证明
- 具备LLM/Agent相关系统的接触或课程/项目经验（如工具调用、上下文管理或相关安全实现）
- 具备较强的自驱力、沟通协作能力，能够在变化的环境中高效解决问题。
- 加分项
- 具备与LLM/AI安全相关的个人项目、科研经历、CTF经验或课程项目（如提示词注入防御、滥用防范、内容安全、模型风险控制等）
- 熟悉防火墙、WAF、IDS类产品，或有网络/安全相关的开源贡献经历
- 具备安全、网络或后端基础设施相关的实习经验。
岗位描述
团队介绍：安全工程团队负责设计、搭建并维护字节跳动的全球安全基础设施、平台及服务。我们的核心职责是研发具备可扩展性的系统与工具，为公司全域产品的安全运营提供支撑。通过交付可靠、高性能的安全解决方案，保障字节跳动全球平台的安全，并提升业务韧性。
- 1、在资深工程师的指导下，参与超大规模环境下网络安全产品的设计与开发工作，包括防火墙、WAF、IDS等同类系统；
- 2、协助构建面向AI原生系统的安全能力，包括LLM/Agent滥用防范、风险检测与行为分析；
- 3、支持团队为字节跳动各业务线交付满足合规与安全要求的定制化安全解决方案；
- 4、独立负责范围明确的模块或功能，参与代码评审，并协助完善团队文档与测试工作。
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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。