字节跳动
风控数据挖掘专家-Data
风控数据挖掘专家-Data
发布于 大约 12 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
机器学习
数据挖掘
SQL
内容安全
风控
账号安全
爬虫对抗
交易欺诈
营销作弊
AI 估算 · 30k–60k
字节跳动核心风控岗位，技术门槛高，行业需求旺盛，薪资竞争力强，参考市场水平给出此范围。
职位详情
关于这个职位
该职位是字节跳动风控部门的数据挖掘专家，主要负责通过数据挖掘、图谱分析、行为序列等方法还原互联网风险事件链路，挖掘风险模式并设计数据产品
你将与算法、工程、策略等团队协作，推动风控数据能力产品化落地
适合有扎实SQL能力和风控经验的数据分析专家
最低要求
信息安全、计算机、数据科学等相关专业背景，具备扎实的数据分析能力，熟练掌握SQL，能够独立完成复杂数据提取与建模分析
具备互联网风控数据挖掘、风控策略、黑灰产研究等相关经验，熟悉互联网业务数据结构、熟悉至少一个典型互联网业务风控场景（如账号安全、交易欺诈、内容风险、营销作弊、爬虫对抗等），有从风险识别到策略落地的实战经验者更优
具备良好的产品化思维、优秀的跨团队沟通和项目推进能力，能够协调策略、算法、工程、治理等多方资源，推动数据能力复用与规模化落地应用，取得业务价值
工作职责
综合运用数据挖掘、图谱关联、行为序列分析、逻辑推理等方法，还原互联网风险事件链路（账号安全、交易欺诈、内容安全、营销作弊、爬虫对抗等），挖掘风险行为模式，定位风险主体、作弊链路与关键数据特征
基于风险数据分析与外部调查结论挖掘数据特征，设计可复用、可落地的数据产品，并与算法&工程团队协同，推动风控数据能力的产品化、平台化沉淀
深入理解业务模式、攻防链路与风控产品机制，推动风控数据能力在业务场景的深度应用和价值回收，与策略、算法、工程、治理等团队协同，围绕重点风险问题制定解决方案，推动风险治理闭环落地
优先资格
有独立完成或完整负责数据产品并成功落地的经验
熟悉大语言模型（LLM）及AI Agent的基本原理与使用，参与过风控场景下Agent工具/工作流的设计与开发
具备较强的安全技术理解能力（Web、客户端安全、系统漏洞、隐私保护等），有移动端逆向、Windows逆向、渗透测试、Web攻防等经验
掌握一门编程语言，包括但不限于Python、Go、Java、C/C++、JavaScript，有一定开发能力
熟悉行为算法、机器学习或数据挖掘算法，并应用于风险分析与特征工程
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 字节跳动平台大，数据资源和业务场景丰富，能接触前沿风控技术与实战
- 岗位核心，涉及账号安全、交易欺诈等多领域，技能积累价值高
- 团队氛围好，有与算法、工程等多方协作的机会，个人成长快
- 风控对抗激烈，需要持续跟踪黑灰产最新手法，工作节奏可能较快
- 需要较强的跨团队协调能力，推动多部门协作存在一定沟通成本
- 对技术深度和广度要求高，需要不断学习新知识（如LLM、安全技术等）
- 适合有数据分析基础、对风控领域有浓厚兴趣、愿意在高速迭代环境中成长的技术型人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向风控策略专家或数据科学家方向发展，深入算法或工程领域
- 有望成为风控产品负责人或团队技术Leader，带领团队解决复杂风险问题
- 也可横向拓展至安全、反欺诈、内容治理等更广泛的业务领域
- 通过数据挖掘、图谱分析、行为序列等方法还原互联网风险事件链路，发现欺诈、作弊等风险模式
- 设计并推动可复用的数据产品，与算法、工程团队协作将数据分析能力产品化
- 深入理解业务和攻防链路，协同多团队制定风控解决方案并落地
- 扎实的SQL能力和数据分析能力，能独立完成复杂数据提取与建模
- 熟悉互联网风控场景（如账号安全、交易欺诈、营销作弊等），有风险识别到策略落地的经验
- 优秀的产品化思维和跨团队沟通协作能力，能够推动数据能力规模化应用
申请策略
- 提前了解字节跳动风控体系，特别是账号安全和反欺诈业务，面试中展现业务理解
- 准备1-2个你主导的复杂数据挖掘项目，详细说明思路、挑战和成果
- 突出风控数据挖掘或策略相关项目经验，尤其是从风险识别到落地的完整案例
- 强调SQL、Python等数据技能，以及具体使用的算法或工具
- 展示产品化思维：描述如何将数据分析成果转化为可复用的数据产品或工具
- 提前学习大语言模型（LLM）和AI Agent在风控中的应用，了解基本原理
- 补充安全技术基础知识，如Web安全、逆向分析等，加分项中提到的内容
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，重点突出你的分析和推动能力
- 结构化表达：先讲目标，再分步骤讲方法，最后总结价值
- 展示技术深度同时强调业务理解：说明技术选型如何匹配业务场景
- 请描述一个你发现并解决的典型风险事件链路，用了哪些方法和数据？
- 如何设计一个可复用的风控数据产品？请举例说明
- 你如何协调多个团队（如算法、工程、策略）推进风控项目落地？
- 你是否了解大语言模型在风控中的应用？能简要说明一个场景吗？
- SQL优化题或数据建模题，如处理海量用户行为数据的聚合查询
匹配度报告
71
综合匹配度
字节风控核心岗位，前沿技术栈，薪资有竞争力，但工作强度大，WLB一般。
适合人群
适合看重技术成长和职业发展、能接受高强度工作的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
字节跳动作为上市大厂，提供有竞争力的薪酬福利，但JD中未明确具体薪资和福利细节，整体薪资水平偏高。
薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）
成长发展匹配
90较高
岗位涉及前沿风控技术和数据产品化，成长空间大，JD中强调与多方协作，有利于技能积累。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈数据挖掘、图谱关联、行为序列分析、LLM、AI Agent、机器学习
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
北京现场办公，未提及弹性工作或远程，互联网大厂通常工作强度较高，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
风控岗位对抗黑灰产，保护用户和平台安全，具有一定社会价值，但JD未突出使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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