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校招杭州 · 校招 · 2027 届 · 博士
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团队介绍：风控算法团队深耕于抖音（短视频、直播、电商、本地生活等）、今日头条等多个字节系业务，涵盖内容、交易、流量、账号等多个场景的底线风险治理、黑灰产对抗及复杂反作弊等关键任务。风控场景具有对抗性极强、逻辑推理链路长及海量多模态数据等挑战。目前，团队正积极推进大语言模型（LLM/MLLM）与 Agentic AI 技术的深入研究与工业化落地。通过探索前沿的模型训练范式、自主规划的 Agent 架构以及严谨的 Harness Engineering 体系，我们致力于打造下一代智能风控基础设施，为十亿级用户的社区生态保驾护航。
AI 技术的飞速发展大幅提升了风控场景下的风险识别与对抗能力，但仍面临多维度挑战：主流 SOTA 大模型在强对抗风险内容理解及 AIGC 深度伪造识别上存在明显瓶颈；面对黑产手法的瞬息万变，风控亟需建设基于 Agent 的自主对抗方案，以强化对抗时效并降低运营成本；针对风控场景依赖数据多、判别规则复杂的挑战，需重点突破跨模态长上下文信息抽取及复杂合规标准的指令遵循难题。
本课题将通过大模型全链路优化、智能 Agent 体系建设与范式创新，系统性提升全场景风控的智能化水平。
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
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）
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
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
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
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
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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