高德-风控算法工程师-风险管理

优缺点分析

角色解读

• 在风控算法领域深耕，成为风控模型专家，负责核心风险场景的算法策略
• 向技术管理方向发展，带领风控算法团队，负责整体风控技术架构和规划
• 横向拓展至其他业务安全领域，如内容安全、交易安全等，成为业务安全专家
• 设计并实现风险识别模型，覆盖账号安全、营销交易、商家审核等场景，利用机器学习、图模型等技术识别黑灰产行为
• 基于海量用户行为数据，构建风控数据底座，为运营提供风险名单、态势感知等数据支撑
• 与业务团队紧密协作，将业务问题转化为算法问题，并推动模型落地，为最终风控效果负责
• 扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉社区挖掘、行为序列异常检测、图模型等风控算法
• 熟练使用Hadoop、Spark、Hive、ODPS等大数据处理工具，具备海量数据处理能力
• 熟悉黑灰产对抗策略，了解主流作弊工具和手段，具备从数据中提取异常信息的能力

申请策略

• 深入了解高德地图的业务场景和风控挑战，在面试中展现对业务的思考
• 准备1-2个完整的项目案例，详细阐述从问题定义、模型设计到落地的全过程
• 突出风控相关项目经验，特别是反作弊、反欺诈、账号安全等场景的模型设计与落地
• 强调大数据处理能力，如使用Spark、Hive等处理海量数据的项目
• 展示算法功底，如机器学习、图模型、深度学习等，以及解决实际问题的能力
• 系统学习图神经网络、行为序列建模等风控算法，并尝试在项目中应用
• 熟悉大数据处理框架，如Spark、Flink，提升海量数据的处理效率
• 关注黑灰产动态，了解最新的作弊工具和手段，增强对抗经验

面试指南

• STAR法则：描述项目背景、任务、行动和结果，突出个人贡献和量化成果
• 技术+业务结合：回答技术问题时，结合业务场景，体现业务理解能力
• 结构化表达：先给出结论，再分点阐述，逻辑清晰
• 请介绍一个你负责的风控项目，包括业务背景、技术方案和最终效果
• 在风控场景中，如何处理样本不平衡问题？
• 如何设计一个图模型来识别团伙作弊？
• 面对新型黑产攻击，你会如何快速响应和调整策略？
• 如何评估一个风控模型的效果？除了AUC，还会关注哪些指标？