字节跳动
校招安全运营工程师 - 安全与风控
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，信息安全、计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业优先
- 具备AI/算法能力：熟悉机器学习/深度学习常用算法，或具备大模型（LLM）应用、数据挖掘、异常检测建模等相关经验，能将算法能力应用于安全场景
- 具备扎实的安全基础，熟悉网络、主机、应用、容器安全，熟悉常见安全攻防对抗手段与漏洞技术原理
- 能基于数据分析制定、优化并运营检测规则与分析策略，具备用数据/算法解决安全问题的能力
- 熟练Python/Go等至少一种开发语言，熟悉业界开源LLMs，具备AI Agent或Agentic AI开发能力
- 具备良好的沟通表达、数据思维、团队合作意识与自驱力。
- 加分项
- 有安全场景（告警研判、UEBA、威胁检测等）算法落地经验者优先
- 熟悉业界开源LLMs，具备AI Agent/Agentic AI开发能力者优先
- 有安全+AI方向的论文、开源工具或竞赛/红蓝对抗成果者优先。
岗位描述
团队介绍：我们团队致力于通过对攻防技术的持续研究，最大限度降低零日漏洞与安全事件造成的影响。我们提供红队演练、威胁检测、安全保障工具支持及事件调查等服务，助力提升系统韧性。通过不断强化攻防两端能力，我们在巩固公司核心安全基础、保障数据与业务安全方面发挥着关键作用。
- 1、负责公司安全运营体系的建设与运营，围绕检测策略的设计、优化与持续迭代，提升告警质量与运营效率；
- 2、结合AI/机器学习/大模型能力，建设智能化安全运营能力，覆盖告警自动研判、降噪聚合、异常行为建模、威胁情报关联、SOAR自动化处置等场景；
- 3、负责各类安全产品（WAF/HIDS/NTA/EDR/ITDR等）的策略制定、效果调优与运营，建立策略效果评估与迭代闭环；
- 4、负责安全事件的分析、调查与处置，沉淀可复用的运营SOP与知识库，建设有效监控能力，防范规模性安全事件与系统性风险。
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。