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实习威胁情报实习生-安全与风控
北京 · 实习 · 2027 届 · 本科
长期有效
任职要求
- 2027届本科及以上学历在读，信息安全、计算机科学等相关专业优先
- 考虑问题富有前瞻性，逻辑思维强，具备分析复杂问题的能力，有黑灰产情报运营经验的优先
- 对各类业务风险敏锐感知，有深入挖掘的精神，具备风险情报收集能力和数据分析能力，有大数据处理相关工作经验优先
- 思路清晰，善于主动思考，有创新、能独立分析和解决问题，拥有强烈的责任心和团队合作精神，出色的学习能力。
岗位描述
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。
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、负责黑灰产情报的调查和研究，并持续跟进黑灰产上下游链条的逻辑和技术；
- 2、分析复盘作弊链路与攻击手法，分析黑产工具、作弊软件、作弊流量等，并跨团队推进防御策略优化；
- 3、具备数据分析能力，在理解业务的基础上，利用数据化思维，深入分析理解业务风险，能够挖掘出有价值的案件线索，技术辅助案件调查工作，撰写事后技术分析报告反哺业务；
- 4、有能力利用内部数据，并协调各方资源获取外部各类型黑灰产数据，完成对黑灰产案事件的挖掘溯源和打击工作。
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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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