主分类：搜索推荐与业务决策算法研发
辅助：网络信息安全（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "边缘安全算法实习生-安全与风控",
"job_level": "实习",AI生成
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"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"requirements": {
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"degree": "2027届本科及以上学历在读",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "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。\n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。\n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。\n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。\n\n1、在分布式边缘网络环境下，研究落地基于机器学习、深度学习及大模型的智能安全防护算法；\n2、L7 DDoS/WAF流量建模，异常检测以及攻击识别；\n3、LLM辅助的L7 DDoS/WAF规则生成。",
"requirements_text": "1、2027届本科及以上学历在读；\n2、扎实的机器学习/深度学习基础，理解常见模型原理与适用场景，熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch）；\n3、对网络安全或网络流量分析方向有兴趣或实战经验。\n\n加分项\n1、有NLP/LLM相关经验；\n2、了解分布式系统，边缘计算或高性能网络编程。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
"机器学习",
"深度学习",
"分布式系统"
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"fulltext": "边缘安全算法实习生-安全与风控\n职位描述\nByteIntern：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。\n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。\n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。\n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。\n\n1、在分布式边缘网络环境下，研究落地基于机器学习、深度学习及大模型的智能安全防护算法；\n2、L7 DDoS/WAF流量建模，异常检测以及攻击识别；\n3、LLM辅助的L7 DDoS/WAF规则生成。\n\n职位要求\n1、2027届本科及以上学历在读；\n2、扎实的机器学习/深度学习基础，理解常见模型原理与适用场景，熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch）；\n3、对网络安全或网络流量分析方向有兴趣或实战经验。\n\n加分项\n1、有NLP/LLM相关经验；\n2、了解分布式系统，边缘计算或高性能网络编程。\nByteIntern：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。\n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。\n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。\n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。\n\n1、在分布式边缘网络环境下，研究落地基于机器学习、深度学习及大模型的智能安全防护算法；\n2、L7 DDoS/WAF流量建模，异常检测以及攻击识别；\n3、LLM辅助的L7 DDoS/WAF规则生成。\n1、2027届本科及以上学历在读；\n2、扎实的机器学习/深度学习基础，理解常见模型原理与适用场景，熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch）；\n3、对网络安全或网络流量分析方向有兴趣或实战经验。\n\n加分项\n1、有NLP/LLM相关经验；\n2、了解分布式系统，边缘计算或高性能网络编程。",
"standard_classification": {
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