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校招AI业务安全工程师 - 安全与风控
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，信息安全相关专业背景优先
- 基础知识扎实，熟练掌握密码学/访问控制原理/零信任等安全理论并能在安全设计评估中实施；熟练掌握Web安全/二进制安全/App应用安全/云安全/Agent安全一个或多个方向渗透测试术；熟悉至少一种编程语言（Go/Python/Java），能将重复的工作AI Agent化/自动化
- 具备良好的团队沟通、协作能力、职业道德，有敏锐的风险意识和结果导向，希望在安全领域长期发展；知识面广，具备良好的知识/技能迁移能力，适应AI领域多变的业务发展
- 国内外SRC发布过高危漏洞或安全攻防比赛获奖经历者优先。
岗位描述
团队介绍：我们团队为字节跳动旗下各类业务线提供信息安全保障。通过与各业务团队紧密协作，我们针对其特定的运营及业务需求，设计并落地专属安全策略。依托安全部门的专业能力，我们交付与业务目标高度契合、兼具成本效益与可扩展性的安全解决方案，助力各团队获取最高效、最可靠的安全服务与工具。
- 1、负责AI业务产品上线前的安全评估、风险发现、风险治理工作；
- 2、负责SDLC在AI产品线高效落地，在AI Agent辅助下与产品及开发团队合作，落地AI业务安全最佳实践。
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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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