系统及模型建设岗

优缺点分析

角色解读

• 深耕金融风控领域，成为反洗钱模型专家或风控架构师
• 向数据科学家或AI算法专家发展，拓展通用机器学习能力
• 横向转型金融科技产品经理或合规科技顾问
• 设计并优化反洗钱AI模型，包括风险评级、异常交易监测等，提升识别精准度
• 构建数据特征工程，完善标签体系，夯实模型数据基础
• 主导智能化尽调系统建设，集成AI外呼、自动报告等能力，提升一线效率
• 掌握TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架及XGBoost、LightGBM等传统模型
• 熟悉Spark、Flink大数据处理，精通Python、SQL，具备扎实统计建模能力
• 理解反洗钱监管逻辑，能将合规要求转化为可量化模型规则

申请策略

• 提前了解平安科技体系及反洗钱系统架构，面试时展现业务洞察
• 强调团队协作与沟通能力，因为该岗位需与业务、科技多方配合
• 突出反洗钱或风控建模项目经验，特别是模型落地效果（准确率、召回率等）
• 强调特征工程、图算法、序列模型等与JD直接相关的技术细节
• 展示对金融监管的理解，如反洗钱法规、客户尽职调查流程
• 若缺乏风控经验，可自学反洗钱基础知识（如FATF建议），并参与Kaggle风控类竞赛
• 补充图神经网络（GNN）在金融反欺诈中的应用，提升竞争力

面试指南

• STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，量化模型效果
• 先说明问题难点，再列举多种解决方案并对比优劣，最后给出推荐方案
• 结合具体案例，展示你对业务与技术的双重理解
• 请描述你过去构建的一个风控模型，包括数据、特征、算法选择及效果评估
• 如何保证反洗钱模型的可解释性和可审计性？
• 面对不平衡数据（如洗钱样本极少），你会用什么策略？
• 你如何处理特征工程中缺失值和异常值？
• 谈谈你对反洗钱监管趋势（如AI在合规中的应用）的理解