算法工程师（医疗险智能风控）

优缺点分析

角色解读

• 在保险科技领域深入，成为风控算法专家，主导核心模型
• 向技术管理或架构师方向发展，带领团队实现业务突破
• 跨领域拓展至金融科技其他方向，如量化模型、智能理赔等
• 设计和优化医疗险核保及风控模型，包括风险评估、精准定价、欺诈识别等
• 处理大规模医疗、保险、行为数据，进行数据清洗、标注和分析
• 构建高质量数据集，支持风控模型开发与迭代优化
• 扎实的机器学习、深度学习知识，熟悉常见算法及其在风控中的应用
• 熟练Python编程，具备优秀的代码编写和调试能力
• 理解保险风控原理，有医疗险相关经验者优先
• 良好的数据分析和特征工程能力，能独立完成数据挖掘任务

申请策略

• 提前了解平安的医疗健康生态和保险产品，展现对业务的兴趣
• 准备好过往项目中算法效果的量化指标，如AUC、KS、提升度等
• 突出医疗险风控项目经验，包括模型设计、特征工程、效果提升等细节
• 强调Python编程能力和机器学习框架使用（如TensorFlow、PyTorch）
• 展示数据处理和数据分析能力，如使用Spark、SQL等工具
• 如有相关论文、专利或竞赛获奖，务必列出
• 补充保险精算或风控基础知识，了解核保、定价流程
• 学习智能体框架（如强化学习）在风控中的应用

面试指南

• 运用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述项目经历
• 针对评估指标，强调AUC、KS、提升度、查准查全率等，并说明如何权衡
• 在技术方案中突出特征工程和模型可解释性，展示对业务的理解
• 请介绍一个你做的医疗险风控项目，包括业务背景、技术方案和最终效果
• 如何处理不平衡数据集中的欺诈识别问题？你会采用哪些方法？
• 解释逻辑回归和XGBoost在风控中的适用场景和优缺点
• 如何评估风控模型的效果？常用的离线指标和线上指标有哪些？
• 你对医疗数据隐私保护有什么看法？在建模过程中如何确保合规？