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校招安全合规工程师（认证与制度方向） - 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、软件开发、信息安全等相关专业优先
- 熟悉网络安全法、等保、ISO27001等相关标准和规范
- 责任心强，学习能力优秀，具备良好的逻辑思维能力和跨团队协作能力
- 有相关认证或合规项目实习经验者优先。
岗位描述
团队介绍：安全治理与合规团队在保障字节跳动全域安全与合规要求落地的同时，为业务发展提供支持。
我们负责制定并维护多领域的治理框架，涵盖安全认证、政策制定、隐私保护、内部威胁防控、数据合规及法规遵循等方面。
通过推动治理、风险与合规（GRC）领域的精细化建设，我们在字节跳动信息安全战略的构建中发挥着关键作用。
- 1、负责团队ISO管理体系、SOC审计认证等全流程工作；
- 2、独立完成安全资质认证前所需的体系文件、申报资料等材料的编制与梳理；
- 3、统筹跟进认证审核过程中发现问题的整改追踪与闭环落地；
- 4、参与安全合规相关制度、流程的建设与优化工作。
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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。