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字节跳动大数据开发实习生-安全与风控

实习兼职A217531A地点:上海状态:招聘

任职要求


1、2026届本科及以上学历在读,计算机、软件工程等相关专业优先;
2、了解Hadoop/Spark/Hive/Flink等相关技术,SQL/Ja…
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工作职责


ByteIntern:面向2026届毕业生(2025年9月-2026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:字节跳动安全与风控部门,负责公司信息安全的建设、规划和管理工作。致力于为亿万用户的数据安全保驾护航,为字节跳动的每一位用户打造健康自由交流的防护盾。作为企业信息安全的新生力量,以技术为基石,全面提升前瞻性研究和自动化能力。团队积极布局安全人才培养与招募,在北京、上海、深圳、杭州、南京、硅谷、伦敦、新加坡均设有安全研发中心,逐步和信息安全领域的知名高校、研究机构建立深度合作,与安全人才、高校、行业共同努力,建设并反哺互联网安全生态。

1、参与安全业务离线、实时数据仓库体系建设,包括数据建模,ETL流程设计与开发、数据运维等工作;
2、协助业务团队,完成业务相关数据指标体系的建设,处理业务日常相关数据需求;
3、参与数据治理工作,完善和优化数据流,数据质量监控,代码性能优化以及运行稳定性保障;
4、和产品、研发团队合作,完成业务相关数据产品和服务的开发。
包括英文材料
学历+
Hadoop+
Spark+
Hive+
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实习A108985A

ByteIntern:面向2026届毕业生(2025年9月-2026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:字节跳动安全与风控部门,负责公司信息安全的建设、规划和管理工作。致力于为亿万用户的数据安全保驾护航,为字节跳动的每一位用户打造健康自由交流的防护盾。作为企业信息安全的新生力量,以技术为基石,全面提升前瞻性研究和自动化能力。团队积极布局安全人才培养与招募,在北京、上海、深圳、杭州、南京、硅谷、伦敦、新加坡均设有安全研发中心,逐步和信息安全领域的知名高校、研究机构建立深度合作,与安全人才、高校、行业共同努力,建设并反哺互联网安全生态。 1、参与安全业务离线、实时数据仓库体系建设,包括数据建模,ETL流程设计与开发、数据运维等工作; 2、协助业务团队,完成业务相关数据指标体系的建设,处理业务日常相关数据需求; 3、参与数据治理工作,完善和优化数据流,数据质量监控,代码性能优化以及运行稳定性保障; 4、和产品、研发团队合作,完成业务相关数据产品和服务的开发。

更新于 2025-03-06北京
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实习A120182

日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍:字节跳动安全与风控部门,负责公司信息安全的建设、规划和管理工作。致力于为亿万用户的数据安全保驾护航,为字节跳动的每一位用户打造健康自由交流的防护盾。作为企业信息安全的新生力量,以技术为基石,全面提升前瞻性研究和自动化能力。团队积极布局安全人才培养与招募,在北京、上海、深圳、杭州、南京、硅谷、伦敦、新加坡均设有安全研发中心,逐步和信息安全领域的知名高校、研究机构建立深度合作,与安全人才、高校、行业共同努力,建设并反哺互联网安全生态。 1、参与网络安全产品需求分析,技术方案设计,完成开发、测试和上线; 2、参与网络安全产品控制台页面及后端API开发、测试及上线; 3、开发运营及运维工具,提升产品运营、运维效率。

更新于 2025-03-03北京
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实习A136139

日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍:字节跳动安全与风控部门,负责公司信息安全的建设、规划和管理工作。致力于为亿万用户的数据安全保驾护航,为字节跳动的每一位用户打造健康自由交流的防护盾。作为企业信息安全的新生力量,以技术为基石,全面提升前瞻性研究和自动化能力。团队积极布局安全人才培养与招募,在北京、上海、深圳、杭州、南京、硅谷、伦敦、新加坡均设有安全研发中心,逐步和信息安全领域的知名高校、研究机构建立深度合作,与安全人才、高校、行业共同努力,建设并反哺互联网安全生态。 1、参与网络安全产品的质量和测试相关工作,包括但不限于自动化、接口功能等系统性测试; 2、对测试方案进行有效的落地与执行,以确保项目进度和软件质量。

更新于 2023-10-25北京
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实习A242576A

团队介绍:字节跳动安全与风控部门,负责公司信息安全的建设、规划和管理工作。致力于为亿万用户的数据安全保驾护航,为字节跳动的每一位用户打造健康自由交流的防护盾。作为企业信息安全的新生力量,以技术为基石,全面提升前瞻性研究和自动化能力。团队积极布局安全人才培养与招募,在北京、上海、深圳、杭州、南京、硅谷、伦敦、新加坡均设有安全研发中心,逐步和信息安全领域的知名高校、研究机构建立深度合作,与安全人才、高校、行业共同努力,建设并反哺互联网安全生态。 课题介绍: 新型可信隐私计算特点在于其融合了软件密码学以及可信硬件技术,能够在数据“可用不可见、可算不可识、可管可计量”的基础上,支持海量数据的计算分析以及大模型的训练和推理,提供透明可信的计算环境,保障用户数据的隐私安全; 但是,在工业级的实际场景中,可信隐私计算技术的应用面临着诸多难题,包括安全计算性能的提升、云原生环境的适配以及信任体系的构建。例如,1)面对十亿甚至百亿规模的海量数据,以及大模型动辄数十B的参数,安全多方计算、同态加密技术由于高昂计算与通信开销,使得其比明文计算慢上百倍甚至千倍;2)作为云原生基础技术的容器,与机密计算结合时面临着可信计算基(TCB)过大、攻击面失控、横向逃逸、可运维性差等问题;3)机密计算虽可有效保护应用的完整性,但是完整性并不等同于安全性,应用仍可能存在漏洞或泄露用户隐私。 1、在百亿至千亿量级的数据查询分析和大模型训练推理场景下,如何从时间、空间、通信等维度,结合可信硬件、专用加速器等手段,设计高性能、可实用的安全多方计算数据分析与机器学习算法、范式以及系统框架; 2、实现机密容器技术体系,从内核、操作系统、根文件系统等维度合理地减少攻击面,同时提高可信性的可证明性、可信容器的可运维性以及可靠的容器隔离性,防御恶意逃逸行为; 3、针对机密计算应用特点,实现可用高效、范化性强(多语言支持)、具备数据泄漏追踪能力的通用可信程序分析框架,提升机密计算环境可信性。

更新于 2025-02-26深圳