微信支付-大模型风控算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 深耕风控技术，成长为风控架构师或AI安全专家
• 向AI研发方向深化，参与前沿模型研究，发表顶会论文
• 转向技术管理，带领团队构建更完善的风控体系
• 基于大模型构建风控体系，包括风险感知、智能审核、团伙挖掘等模块，保障资金安全
• 应用多模态大模型和CV技术建设图像质检能力，用于篡改检测、AIGC检测、人脸攻击识别等场景
• 参与黑灰产对抗，分析作恶手法并迭代风控策略，提升交易生态健康度
• 深入理解大模型训练、风控算法或CV算法，有实际项目经验
• 熟练使用Python、深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）、大数据处理技术及后台开发
• 具备良好的沟通协作和自驱力，抗压能力强

申请策略

• 在简历中体现对安全与风控的热情，可附上相关技术博客或开源贡献
• 了解微信支付现有风控体系，面试中展现对业务场景的理解
• 突出大模型或风控相关项目经历，详细描述技术选型和业务效果
• 强调工程能力，如Python、深度学习框架、大数据处理的实际产出
• 如有顶会论文或竞赛获奖，单独列出并说明贡献
• 系统学习大模型训练（如LLM微调、RLHF）或多模态模型
• 补充支付风控业务知识，了解黑产常见手法

面试指南

• 对于项目类问题，采用STAR法则：背景、任务、行动、结果，突出个人贡献和技术创新
• 对于设计类问题，从问题定义、技术方案、评估指标、迭代优化等维度系统阐述
• 对于开放性问题，结合业务实际和业界前沿，展示深度思考和独到见解
• 请详细描述一个你参与的大模型或风控项目，包括技术选型、难点和效果
• 如何利用多模态模型检测图像篡改或AIGC生成内容？
• 你对黑灰产对抗有哪些经验？如何设计策略识别团伙诈骗？
• 在实际业务中，模型效果和实时性如何平衡？
• 谈谈你对大模型在风控领域应用前景的看法