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校招AI工程师（智能安全） - 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
- 算法模型功底，如大模型训练技术栈
- 扎实的动手能力和代码功底
- 有大模型“或”安全领域相关经验，如CTF/漏洞/逆向/模型训练/Agents设计
- 在ACM/ICPC、Topcoder等竞赛中获奖或在NLP、CV、安全Big4等顶级会议期刊上发表/主导论文者优先
- 对AI大模型x安全领域有激情，热衷有挑战的事，自驱、快速学习、良好沟通能力、有想象力。
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、研究业界最好的模型和Agent方案，探索在信息安全领域的应用上限，包括不限于漏洞挖掘、验证、安全评估、安全运营等；
- 2、构建完整的AI系统落地到安全场景：设计和优化Harness、Skill、模型等；
- 3、探索基于强化学习的模型训练在安全任务的落地；
- 4、进行安全领域的数据构建、合成、标注、清洗；
- 5、持续定义新的安全任务能力，提出更好的Benchmark，拓展大模型安全应用的边界。
你的简历匹配这个岗位吗？
上传简历，AI 会对照这份 JD 指出你的差距和需要补强的地方
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。