国际事业群IBG-安全研发实习生（2）

优缺点分析

角色解读

• 可沿安全技术专家路线发展，深入数据隐私计算、AI安全与零信任架构领域
• 也可转向安全架构师或安全产品负责人，主导企业级安全体系建设与商业化落地
• 负责数据安全防护系统的核心模块开发与迭代，保障数据分类分级、加密脱敏等功能稳定运行
• 参与身份访问控制与零信任安全架构的落地，构建安全准入与资源访控能力
• 搭建并优化安全运营与威胁感知平台，探索AI大模型在数据安全风险治理中的创新应用
• 扎实的Java编程与数据结构算法基础，能独立完成复杂逻辑开发
• 熟悉大数据流式计算框架（Kafka/Flink/Spark），具备海量日志处理能力
• 了解网络安全原理、零信任架构及数据合规要求
• 具备AI辅助安全工具使用或攻防实战经验

申请策略

• 提前了解滴滴国际化业务的安全合规要求（如GDPR等），准备体现工程落地能力与问题排查思路的项目案例
• 突出Java项目经验、大数据组件实战经历及安全攻防/AI相关竞赛或开源贡献成果
• 量化展示数据处理规模、性能优化指标或安全漏洞挖掘数量
• 补充零信任架构原理、数据分类分级标准及主流流处理框架源码阅读
• 加强AI大模型在安全场景落地的知识储备，尝试复现相关PoC项目

面试指南

• 采用STAR法则描述项目背景、任务、行动与结果，重点突出技术选型依据、难点攻克过程及量化产出
• 针对系统设计题，先梳理核心流程（采集-识别-策略-执行），再分模块展开细节，最后补充容灾与监控方案
• 请介绍一个你使用Java和大数据组件处理海量数据的实际项目，遇到的最大挑战是什么？
• 如何设计一个敏感数据自动识别与动态脱敏的系统？需要考虑哪些边界条件？
• AI大模型在数据安全治理中有哪些潜在应用场景？可能存在哪些风险？
• 简述零信任架构的核心思想及其与传统边界安全的区别
• 复习计算机网络、操作系统与数据结构基础，重点掌握多线程、IO模型与内存管理
• 熟悉Kafka/Flink核心概念、背压机制与调优参数，准备1-2个完整的技术项目深度复盘