末流211应届生上深信服X-STAR(事无巨细整理版）

最近也围观了牛客很多大佬的求职过程，从焦虑到自洽，从羡慕到自我驱动，庆幸的是自己也上岸了，此刻，我想记录26秋招第4个offer：深信服x-star（AI方向）。目前在面试流程中的公司全部走完了，考虑再三已经决定去服子啦，26秋招告一段落。作为一个普通本2+硕9的 AI 菜鸡小白，拿到这个传说中顶尖人才的 offer，也很满足了！开个帖子记录一下，知无不言。

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【个人BG】

按照牛客惯例，先说一下自己的过往背景吧

学校：末流211本+中上游985硕

专业：计算机应用

研究方向：多模态大模型的细粒度语义对齐

论文：两篇 CCF-B 的一作（其中一篇在投）

实习： 某大厂算法岗（8个月）主要做短视频内容推荐的模型优化

比赛：天池、Kaggle Top5*2

但从技术来讲，一份靠谱的实习以及参与的项目蛮重要的，如果是打竞赛的话，还是尽可能大厂或者top机构的更有竞争力。

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【投递方向】

深信服X-STAR计划——AI 安全算法研究员

选择原因：当时看到这个岗位 JD 就觉得挺合适的，既要做大模型在网络安全场景的落地（恶意代码检测、异常流量识别），又要研究模型自身的安全防护（对抗样本防御、数据投毒检测），正好能把我的多模态研究和工程落地结合起来。另外，也找了同门师兄提前背调了一下公司还有岗位，他入职后体验还不错，也比较推荐。

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【Timeline】

  8.20：官网投递X-STAR计划

  8.25：笔试（4道代码+1道模型设计题）

  9.5：技术一面

  9.12：技术二面

  9.18：SP加面（偏项目深度+技术价值观）

  9.25：HR终面（职业规划+文化匹配）

  10.8：收到Offer Call！

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【面试过程】

🔹一面：

1. 详细讲一下你论文里的多模态对齐方法，相比 CLIP 有什么创新？

2. 用 PyTorch 实现过哪些复杂的网络层？讲一下 Transformer 的多头注意力计算过程。

3. 解释下什么是过拟合？你在项目中怎么解决的？

4. 现场写题：LeetCode 148. 排序链表（要求时间 O (nlogn)，空间 O (1)）

🔹二面：

1.知道网络安全里的 “APT 攻击检测” 吗？如果让你用大模型做这个任务，数据该怎么构建？

2.假设给你一批恶意代码的 API 调用序列，你会用什么模型做分类？为什么不用 RNN 而用 Transformer？

3.讲一下你实习时做的推荐系统项目，怎么评估效果？如果要迁移到安全场景做威胁情报推荐，需要改哪些地方？

4.反问环节我问了 “团队现在最棘手的技术难题是什么”，面试官详细和我聊了对抗样本在入侵检测中的应用瓶颈

🔹三面：

1.如果你负责的项目进度落后了，会怎么调整？（结合实习经历具体说）

2.团队里有成员观点和你冲突时，你会怎么处理？举个例子。

3.未来 3 年的职业规划是什么？更想做算法研究还是工程落地？

4.现场设计：如何用 AI 技术优化防火墙的规则生成？（开放性问题，主要看思路）

🔹hr面：

就是聊些日常的 —— 为什么选择深信服？能接受加班吗？期望薪资多少？有没有其他 offer？（这里建议实话实说，HR 会根据你的情况谈薪）

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【其他Offer对比】

还拿到了：

bd 搜索算法

手子老铁厂快star

一家自动驾驶公司 感知算法

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最后碎碎念：

听面试官说深信服现在重点加大对AI研发的投入，属于重点业务，会有相应的资源倾斜，不知道是不是真的，不过总包确实开得不低（小声）。oc后HR邀请我到公司参观了，和研发leader交流的时候介绍了目前在做的方向：安全GPT、AICP算力平台、具身智能、销售数字人，我个人觉得比起我其他offer更挑战性和前景的，和我自己的研究方向也匹配。btw研发leader很幽默，能感受到业务能力很强，很有自己的人格魅力，聊下来挺喜欢他们团队的风格的，比较简单直接。

看了下风评加班强度还是不小的，听说周一二四是晚上8:30下班。有没有知情的uu现身说法一下。秋招是双向选择的过程，我的研究方向偏 AI 工程落地，不太想去卷纯互联网的推荐广告，所以最后选了深信服的X-Star。9月就要去实习了，具体的还是要在实习中感受下，如果太卷or发现是大饼就润了🧐🧐🧐