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智能风控策略工程师
智能风控策略工程师
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公风险管理
风险管理
Llm
Prompt Engineering
Rag
Sql
机器学习
特征工程
知识图谱
风控策略
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
前沿AI技术应用，高成长性，薪资竞争力强，但WLB需确认。
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
20K
比风险管理中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2250 个在招 · 其中风险管理 7 个
市场机会
选择适中
杭州 · 风险管理 · 36 个在招
职位详情
关于这个职位
这个职位负责运用机器学习、特征工程等AI技术，设计和迭代针对账号盗用、诈骗、交易作弊等场景的风控策略，推动“规则+模型”双引擎驱动
同时，参与构建智能风控感知体系，平衡风控与用户体验，并推进AI大模型等新技术在风控场景的落地应用
最低要求
数学、统计、计算机、信息安全、人工智能等相关专业硕士或以上学历
良好的数据处理、分析与数据化运营能力，熟练使用至少一种专业分析工具，如Python，R，SAS，SQL等，有LLM（大语言模型）应用、Prompt Engineering、RAG 相关项目实践者优先
较高的风险敏锐度，能够快速理解新业务特性，主动发现风险点并提出体系化解决方案
学习能力强，对新事物保有好奇心，并能快速适应新环境
良好的沟通能力和团队协同能力
能与他人合作，共同完成目标
对所在领域有热情，善于独立思考并反思总结
工作职责
AI驱动防御：运用机器学习、特征工程、AI相关技术，设计并迭代针对账号盗用、身份冒用、互联网诈骗、交易作弊、内容违规等场景的风控策略，推动“规则+模型”双引擎驱动
智能对抗感知：通过多智能体协同，构建更智能、更高效的风险感知、攻击溯源与快速响应体系
动态风控与体验平衡：基于用户分群、风险分类开展主动/分层服务，保障业务健康发展，提升用户安全感
智能风控生态建设：协同产品与技术团队，推进AI 大模型、知识图谱等新技术在风控场景落地的标注化机制、流程和产品
优先资格
有LLM（大语言模型）应用、Prompt Engineering、RAG 相关项目实践者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿AI技术在风控中的应用
- 大型平台提供丰富业务场景和数据资源
- 职业发展路径清晰，技能积累性强
- 工作可能涉及高强度数据处理和模型优化
- 业务理解和技术实现需双线平衡
- 适合对AI技术和风控领域有热情，具备较强数据分析能力和学习意愿的求职者
缺点 / 挑战
- 风控策略需要持续迭代以应对新型风险
角色解读
- 从策略工程师成长为高级风控专家或技术负责人
- 可向AI风控架构师或产品经理方向发展
- 在金融科技领域有广阔发展空间
- 设计和优化AI驱动的风控策略，防御各种网络风险
- 构建智能风险感知和响应体系
- 平衡风控措施与用户体验
- 推进新技术在风控领域的应用
- 精通Python/SQL等数据分析工具
- 掌握机器学习、特征工程等AI技术
- 具备良好的风险分析和业务理解能力
- 优秀的沟通和团队协作能力
申请策略
- 研究阿里巴巴的风控产品和业务
- 准备案例展示如何通过技术解决实际风险问题
- 关注AI在风控领域的最新动态
- 突出机器学习项目经验，特别是与风控或数据分析相关的
- 强调使用Python/SQL处理大规模数据的能力
- 展示在LLM、RAG等新技术方面的实践
- 深入学习机器学习算法在风控中的应用
- 提升对金融风控业务场景的理解
面试指南
- 使用STAR法则描述项目经历
- 强调数据驱动和模型评估指标
- 结合业务目标解释技术选择
- 突出团队协作和沟通能力
- 如何设计一个反欺诈风控模型？
- 如何平衡风控规则的准确率和误报率？
- 请描述一个你使用机器学习解决实际问题的案例
- 如何应对新型网络攻击？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活65
使命价值80
薪资福利
85较高
该职位在杭州的互联网公司，薪资具有市场竞争力，福利体系完善。
薪资信号偏高 (15K-25K/月)
成长发展
90较高
职位涉及AI、机器学习等前沿技术，有新技术应用机会，技能成长性强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、LLM、Prompt Engineering、RAG、知识图谱
业务类型profit_center
工作生活
65中等
工作地点在杭州，但JD未提及办公模式和WLB，可能需现场办公。
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
80较高
风控策略保障用户安全和业务健康，具有社会正面影响，AI技术应用前景好。
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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