算法研究员-AI Risk Management

优缺点分析

角色解读

• 从算法工程师成长为风控领域专家，深入理解业务和攻防对抗
• 有机会晋升为技术Leader，带领团队负责核心风控方向
• 可横向拓展至AI安全、大模型应用等前沿领域，成为复合型人才
• 负责构建和优化AI风控模型，应用于流量反作弊、资金安全、合规侵权等场景
• 探索多模态表征、行为序列、图神经网络与大语言模型的融合，提升风控效果
• 参与A2A场景的AI安全研究，应对新型攻击手段
• 与全球黑灰产进行攻防博弈，持续迭代风控策略
• 扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉常用算法和模型
• 熟悉图神经网络、多模态学习或大语言模型的应用
• 具备数据处理和分析能力，熟悉Python、TensorFlow/PyTorch等工具
• 了解风控领域知识，有反作弊、资金安全等经验者优先

申请策略

• 了解阿里巴巴国际站的业务模式，在面试中展现对跨境贸易风控的理解
• 关注AI安全领域的最新动态，准备相关案例
• 突出机器学习、深度学习项目经验，特别是与风控、反作弊相关的项目
• 强调图神经网络、多模态、大语言模型等前沿技术的应用经验
• 展示处理大规模数据、分布式计算的能力
• 如有安全攻防、对抗样本等经验，务必突出
• 补充图神经网络、大语言模型的最新研究，如GNN、Transformer等
• 学习风控领域知识，了解常见风控策略和模型

面试指南

• 采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰描述项目
• 强调技术选型的原因和效果，体现思考深度
• 结合业务场景，说明技术如何解决实际问题
• 请介绍一个你处理过的风控或反作弊项目，如何设计模型？
• 如何利用图神经网络进行风控？请举例说明
• 如何处理多模态数据（如文本、图像）在风控中的应用？
• 面对新型攻击手段，如何快速调整风控策略？
• 你对A2A场景的AI安全有什么理解？