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淘宝闪购-业务风控高级专员-杭州
淘宝闪购-业务风控高级专员-杭州
发布于 10 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公风险管理
风险管理
Rag
Sql
反作弊
大模型
实时风控
异常检测
机器学习
特征工程
风控策略
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
核心业务风控岗，技术栈前沿、成长空间大、薪酬竞争力强，但工作节奏可能较快。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
比风险管理中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3000 个在招 · 其中风险管理 12 个
市场机会
选择适中
杭州 · 风险管理 · 35 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责淘宝闪购业务的全域风险感知与智能风控策略构建，涵盖营销反作弊、账户安全及交易欺诈等场景
你需要结合AI技术（如大模型、机器学习）优化实时风控逻辑，并统筹跨场景策略，是连接业务风险与人工智能的核心策略专家
最低要求
计算机、数学、统计、信息安全等相关专业优先
年以上互联网风控经验，具备跨场景风控能力（同时熟悉营销反作弊、账户安全，反欺诈、内容风控中至少两个领域者优先）
具备全链路风控逻辑，深刻理解实时风控的基础架构（特征工程、决策引擎、流式计算），能独立设计从感知到处置的完整闭环
极强的数据敏感度，熟练使用SQL/Python/AI，能通过多维下钻精准定位风险根因
具备特征挖掘能力：擅长从海量行为数据中提炼高区分度特征，并能将其转化为可工程化的风控资产
工作职责
全域风险感知体系构建：负责营销反作弊、账户安全、交易欺诈等多场景的风险指标监控
建立基于异常检测的主动感知机制，实现对未知风险的早期发现
智能归因与风险定性：主导复杂风险事件的深度分析，利用统计学与AI辅助手段，快速完成风险定性
沉淀风险特征库，为模型迭代提供高质量标签
AI风控场景落地：探索大模型（LLM）与机器学习在风控中的应用，包括但不限于：自动化风险报告生成、非结构化数据（如文本、图像）的风险识别、智能归因助手开发等，提升运营效率
实时风控逻辑优化：深入理解实时风控引擎运作机制，将业务洞察转化为高效的实时策略
跨场景策略统筹：打破单一业务线壁垒，统筹营销、账户、支付等全量风险防控策略，确保风控体系在应对跨场景交叉攻击时的整体有效性
优先资格
AI落地经验（核心加分项）：
有AI赋能风控的实际项目经验，如：利用大模型进行风险定性分析、使用无监督学习发现新型作弊团伙、或开发过智能风控运营工具
对Prompt Engineering、RAG（检索增强生成）在风控知识库中的应用有深入理解者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台视野广阔：站在平台高度统筹跨场景风控，能接触到海量数据与复杂的黑产对抗场景
- 技术前沿性强：直接参与公司级AI风控工作台建设，将大模型等前沿技术落地于实际业务
- 能力壁垒高：结合传统风控逻辑与AI技术，培养出的复合型能力在行业内具有极强的稀缺性和竞争力
- 对抗强度高：黑产攻击手段不断翻新，需要时刻保持敏锐度，快速响应和迭代风控策略
缺点 / 挑战
- 跨部门协同复杂：统筹全量风险防控策略需要打破业务线壁垒，沟通协调成本与推动落地的难度较大
- 适合具备扎实数据与算法基础、对AI技术有热情，且希望在复杂业务场景中挑战高难度风控对抗的资深策略人才
角色解读
- 纵向可深耕风控策略专家路线，向首席风控专家或风控架构师发展，主导公司级风控体系建设
- 横向可向风控业务负责人或AI风控产品总监转型，统筹更大范围的业务安全与智能化战略
- 构建全域风险感知体系，监控营销反作弊、账户安全等多场景风险指标，实现未知风险的早期发现
- 主导复杂风险事件的深度分析与智能归因，利用AI和统计学手段快速定性并沉淀特征库
- 探索大模型与机器学习在风控场景的落地，优化实时风控逻辑并统筹跨场景策略
- 具备全链路风控逻辑，深刻理解特征工程、决策引擎、流式计算等实时风控基础架构
- 极强的数据敏感度，熟练使用SQL、Python及AI工具进行多维下钻与特征挖掘
- 拥有跨场景风控经验，熟悉营销反作弊、账户安全、反欺诈等领域，并具备AI赋能风控的实际项目经验
申请策略
- 提前了解淘宝闪购的业务模式与潜在风险点，准备针对性的风控策略思考
- 关注公司在风控AI领域的最新技术分享，展现对前沿技术的持续跟踪
- 突出跨场景风控经验，详细列举在营销反作弊、账户安全或反欺诈等领域的具体项目与业务收益
- 强调AI技术在风控中的落地成果，如利用大模型进行风险定性、使用无监督学习发现作弊团伙等
- 展示全链路风控设计能力，说明如何从特征工程、决策引擎到流式计算构建完整的实时风控闭环
- 深入学习大模型在风控场景的应用，掌握Prompt Engineering和RAG技术的原理与实践
- 提升对复杂黑产对抗的理解，研究最新的欺诈手法及对应的异常检测与归因分析方法
面试指南
- STAR法则：针对项目经验，按照情境、任务、行动、结果结构化表达，突出个人贡献与业务价值
- 闭环思维：在回答风控策略问题时，强调“感知-分析-决策-处置-迭代”的全链路闭环，展现系统性思考
- 请分享一个你主导过的跨场景风控项目，你是如何统筹不同业务线的策略并确保整体有效性的？
- 在实时风控引擎中，你是如何平衡策略的准确率与召回率的？遇到误杀率升高时如何快速排查？
- 请详细描述一个你利用大模型或机器学习解决风控痛点的实际案例，遇到了哪些挑战及如何克服？
- 面对未知的新型作弊手法，你的主动感知机制是如何设计的？如何从海量数据中提炼高区分度特征？
- 梳理过往项目中的核心数据指标（如拦截率、误杀率、挽回损失金额等），用数据证明你的策略效果
- 准备1-2个AI赋能风控的深度案例，重点阐述技术选型、落地难点及最终带来的效率或效果提升
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市企业的高级专员岗位，薪资福利体系完善，结合杭州当地市场水平，整体薪酬竞争力较强。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
90较高
岗位直接参与公司级AI风控工作台建设，技术栈前沿，且强调全域视野与技术驱动，个人技能成长与职业发展空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、LLM、机器学习、无监督学习、Prompt Engineering、RAG、SQL、Python、流式计算
成长机会定义未来风控的运作模式、将你的风控经验转化为真正的智能化生产力
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与加班情况，但作为核心业务的高级风控策略岗，面对复杂的黑产对抗，工作节奏可能较快。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
岗位致力于构建下一代智能风控引擎，保护平台与用户安全，具有较强的社会正向价值与行业使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号应对复杂的黑产对抗、提升运营效率
创新程度积极采用新技术
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