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实习风险治理运营实习生-安全与风控
北京 · 实习 · 本科
长期有效
任职要求
- 本科及以上学历在读，信息安全相关专业
- 积极、有突出的沟通能力，学习能力强，具备优秀的逻辑思维及分析能力
- 具备英文工作能力的同学优先。
岗位描述
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。
团队介绍：安全运营团队是安全部门的协调与沟通核心，负责确保公司全域的安全举措具备可见性、易理解性，并能有效落地执行。
我们统筹战略规划、项目交付及安全意识推广工作，同时推动构建统一的安全文化。
通过推动运营工作的精细化落地与多方协同，助力提升组织信任度，为字节跳动全球安全战略的推进提供支撑。
- 1、负责公司通用安全风险治理项目的风险治理落地和项目管理，为风险治理目标和结果负责；
- 2、评估应用安全、网络安全、数据安全等方向的风险治理需求，提供风险治理的专业建议，确保实施方案可落地执行；
- 3、梳理风险治理项目风险、范围和影响等要素，对风险的全生命周期进行管理，协调并持续跟进各方资源，保证安全风险整改到位；
- 4、通过定性和定量的方法，对风险的等级、治理过程和治理效果进行评估，并根据评估结果给出改进措施并落实；
- 5、结合团队及业务痛点，沉淀风险治理经验，制定风险治理优化方案，并推动优化方案的落地实施。
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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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