风险数据挖掘-CQC

优缺点分析

角色解读

• 在风控领域深耕，成为风险策略专家或数据科学家
• 向管理岗发展，带领风控团队或数据挖掘小组
• 横向扩展至平台治理、安全合规等关联领域，或转向大模型在业务中的应用方向
• 建立业务风险监控体系，通过SQL、Python等工具挖掘安全与体验数据异常，定位风险问题
• 基于机器学习或大模型优化风控策略，与运营团队协作提升挖掘和联动效率
• 对风险进行定性和定量分析，给出风控建议，并跟踪处置效果
• 熟练掌握SQL、Hive、Python等数据处理和统计分析工具
• 具备机器学习或数据挖掘算法能力，如K-Means、XGBoost、GNN等
• 有风控体系建立和策略落地经验，理解业务风控需求
• 有大模型应用经验（提示工程、RAG、SFT）者优先

申请策略

• 在简历和面试中准备具体的风控案例，用STAR法则描述问题、方法、结果
• 了解字节跳动的业务生态和风控挑战，体现对公司的兴趣
• 突出风控项目经验，尤其是策略制定、落地效果和量化成果
• 强调数据处理和机器学习能力，附上相关代码或模型案例
• 如果有大模型应用经验（如RAG、SFT），务必单独列出并说明效果
• 展示对业务的理解，如何通过数据发现风险并推动优化
• 系统学习风控体系，了解常见欺诈类型和反欺诈技术
• 深入学习大模型技术，如LangChain、Fine-tuning等，并动手实践

面试指南

• 对于项目类问题，使用STAR框架：Situation（背景）、Task（任务）、Action（行动）、Result（结果），并强调量化成果
• 对于技术问题，先明确问题定义，再给出解决方案思路，最后讨论优缺点和改进方向
• 对于策略评估问题，从准确率、召回率、误伤率等指标入手，结合业务实际分析
• 请介绍一个你主导的风控项目，包括背景、数据、算法和效果
• 如何用机器学习方法检测异常行为？请举例说明
• 大模型在风控场景中能发挥什么作用？你有哪些应用经验？
• 如果发现某个指标突然异常，你会如何排查和定位原因？
• 如何评估风控策略的有效性和稳定性？