字节跳动
校招大数据开发工程师 - 风控
深圳/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、通信等相关专业优先
- 熟练掌握至少一门开发语言（Java/Python/C++），具备良好编码能力与线上问题排查能力
- 熟悉Flink、Spark、Kafka、Hive、ClickHouse、HBase、ES等大数据栈中的一项或多项
- 对AI Agent、智能决策、自动化风控有兴趣，了解数据如何支撑大模型/Agent优先
- 对开源社区有过贡献者优先。
岗位描述
团队介绍：风控团队由算法、工程、产品三大团队协同构成，为抖音、今日头条、豆包、剪映等字节跳动业务的内容、交易、流量、账号场景提供智能风控，服务十亿级用户；场景对抗性极强、推理链路长、多模态数据海量，是 AI 时代最有挑战的实战领域之一。算法团队推进 LLM/MLLM 与 Agentic AI 的工业化落地，构建下一代智能风控基建；工程团队依托高并发、大数据与大模型，搭建端云一体的多层对抗体系与情报预警；产品团队评估业务风险、制定策略、探索 AI 在风控中的边界。三线协同，打造高效、前瞻的智能风控防线。
- 1、参与抖音、今日头条等字节跳动全系产品的风控场景数据建设与数据服务研发；
- 2、面向千亿级日增量的海量用户行为数据，参与大数据存储、计算、查询链路的设计与实现；
- 3、负责大规模实时/离线数据的接入、清洗、转换、计算与加工，搭建风控实时数仓；
- 4、结合AI Agent技术，实现数据开发、运维与分析场景的智能化、自动化，提升数据体系整体研发与运营效能。
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）
查看答题思路
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
查看答题思路
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
查看答题思路
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
查看答题思路
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
查看答题思路
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
更多面试题库功能即将上线
信息来源：企业官方招聘页。投递前请以官网信息为准。