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实习安全智能体应用开发实习生-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，计算机科学、软件工程、信息安全等相关专业优先
- 对智能体（Agent）开发有浓厚兴趣，了解智能体的基本概念、架构和开发流程，具备一定的智能体开发实践基础者更佳
- 掌握至少一种后端开发语言，如Python、Java、Go等，熟悉后端开发常用技术栈，包括但不限于Web框架、数据库操作、接口开发等
- 熟悉检索增强生成（RAG）技术原理，了解相关工具和框架（如Elasticsearch等）的使用，有RAG技术应用开发经验者优先
- 具备良好的学习能力和自我驱动力，能够快速学习新知识、新技术，并应用到实际工作中，有较强的责任心和团队协作精神，善于沟通交流，能够积极融入团队，共同完成项目任务。
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：我们团队研发尖端云安全解决方案，为字节跳动及企业客户提供规模化安全防护。
依托安全部门深厚的技术积累，以及对客户安全需求的深刻理解，我们借助领先技术与产品，通过全方位智能防御体系应对各类实际安全挑战。
我们的工作确保云环境始终安全、可靠，为整个组织的创新实践提供有力支撑。
- 1、参与安全智能体后端系统的设计与开发工作，协助搭建稳定、高效的后端架构，确保系统在处理复杂安全业务场景时的性能与可靠性；
- 2、基于大模型技术，进行安全智能体相关功能模块的编码实现，包括但不限于数据处理、模型调用与交互逻辑等，推动智能体功能的不断优化与完善；
- 3、与团队成员密切协作，参与代码审查、问题排查与修复，确保代码质量和项目进度，积极参与团队技术讨论，分享自己的见解和想法，共同提升团队技术水平；
- 4、持续关注大模型、智能体开发以及安全领域的前沿技术动态，收集相关技术信息，为团队引入新技术、新方法提供参考，助力团队保持技术先进性。
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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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