主分类：网络信息安全
辅助：大模型与生成式算法研发（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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"job_title": "AI算法实习生-安全与风控",
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"job_category": "算法"AI生成
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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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"degree": "2027届硕士及以上学位在读",
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"responsibilities": "Bytelntern：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：我们团队为字节跳动的大型语言模型（LLM）业务线提供端到端安全解决方案。我们针对模型训练、推理及部署全流程识别并防控新型风险，同时研发工具与系统，保障LLM资产及相关应用的安全。通过在实际业务场景中推进人工智能安全技术落地，构建了行业领先的防御体系，为人工智能技术的安全演进提供保障。\n\n1、研究业界前沿的算法和技术方案，探索大模型训练在安全领域应用的边界；\n2、基于有监督微调和强化学习的Agentic模型训练应用到安全核心任务，如漏洞检测、安全测试、安全告警运营、恶意代码分析；\n3、设计实现安全任务Agent逻辑，数据构建/合成/标注/清洗、推理模型/代码模型等后训练（SFT/RL）；\n4、定义安全与大模型衡量指标，牵引领域发展。",
"requirements_text": "1、2027届硕士及以上学位在读，计算机、人工智能和信息安全专业等相关专业优先；\n2、熟练掌握Python/C/C++之一，出色的编码能力，有扎实的数据结构、操作系统和AI相关理论基础；\n3、熟悉大模型训练技术栈（数据/强化学习/有监督微调/评估/训练框架）；\n4、有安全相关背景者优先（不限于漏洞挖掘、恶意软件、告警分析、风控、安全研发）；\n5、有大模型训练落地经验者或大型公司大模型实习经验者优先；\n6、在ACM/ICPC、Topcoder等竞赛中获奖或在NLP、CV、安全Big4等顶级会议期刊上发表论文者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"C++",
"强化学习",
"数据结构",
"模型训练",
"大语言模型",
"C语言"
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"preferred_qualifications": "1、2027届硕士及以上学位在读，计算机、人工智能和信息安全专业等相关专业优先；4、有安全相关背景者优先（不限于漏洞挖掘、恶意软件、告警分析、风控、安全研发）；5、有大模型训练落地经验者或大型公司大模型实习经验者优先；6、在ACM/ICPC、Topcoder等竞赛中获奖或在NLP、CV、安全Big4等顶级会议期刊上发表论文者优先",
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"fulltext": "AI算法实习生-安全与风控\n职位描述\nBytelntern：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：我们团队为字节跳动的大型语言模型（LLM）业务线提供端到端安全解决方案。我们针对模型训练、推理及部署全流程识别并防控新型风险，同时研发工具与系统，保障LLM资产及相关应用的安全。通过在实际业务场景中推进人工智能安全技术落地，构建了行业领先的防御体系，为人工智能技术的安全演进提供保障。\n\n1、研究业界前沿的算法和技术方案，探索大模型训练在安全领域应用的边界；\n2、基于有监督微调和强化学习的Agentic模型训练应用到安全核心任务，如漏洞检测、安全测试、安全告警运营、恶意代码分析；\n3、设计实现安全任务Agent逻辑，数据构建/合成/标注/清洗、推理模型/代码模型等后训练（SFT/RL）；\n4、定义安全与大模型衡量指标，牵引领域发展。\n\n职位要求\n1、2027届硕士及以上学位在读，计算机、人工智能和信息安全专业等相关专业优先；\n2、熟练掌握Python/C/C++之一，出色的编码能力，有扎实的数据结构、操作系统和AI相关理论基础；\n3、熟悉大模型训练技术栈（数据/强化学习/有监督微调/评估/训练框架）；\n4、有安全相关背景者优先（不限于漏洞挖掘、恶意软件、告警分析、风控、安全研发）；\n5、有大模型训练落地经验者或大型公司大模型实习经验者优先；\n6、在ACM/ICPC、Topcoder等竞赛中获奖或在NLP、CV、安全Big4等顶级会议期刊上发表论文者优先。\nBytelntern：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：我们团队为字节跳动的大型语言模型（LLM）业务线提供端到端安全解决方案。我们针对模型训练、推理及部署全流程识别并防控新型风险，同时研发工具与系统，保障LLM资产及相关应用的安全。通过在实际业务场景中推进人工智能安全技术落地，构建了行业领先的防御体系，为人工智能技术的安全演进提供保障。\n\n1、研究业界前沿的算法和技术方案，探索大模型训练在安全领域应用的边界；\n2、基于有监督微调和强化学习的Agentic模型训练应用到安全核心任务，如漏洞检测、安全测试、安全告警运营、恶意代码分析；\n3、设计实现安全任务Agent逻辑，数据构建/合成/标注/清洗、推理模型/代码模型等后训练（SFT/RL）；\n4、定义安全与大模型衡量指标，牵引领域发展。\n1、2027届硕士及以上学位在读，计算机、人工智能和信息安全专业等相关专业优先；\n2、熟练掌握Python/C/C++之一，出色的编码能力，有扎实的数据结构、操作系统和AI相关理论基础；\n3、熟悉大模型训练技术栈（数据/强化学习/有监督微调/评估/训练框架）；\n4、有安全相关背景者优先（不限于漏洞挖掘、恶意软件、告警分析、风控、安全研发）；\n5、有大模型训练落地经验者或大型公司大模型实习经验者优先；\n6、在ACM/ICPC、Topcoder等竞赛中获奖或在NLP、CV、安全Big4等顶级会议期刊上发表论文者优先。",
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