风控策略模型工程师（J104188）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在风控算法与大模型应用领域深耕，成为团队技术核心或架构师
• 技术管理路线：带领小团队负责特定风控模块或技术方向，向技术经理发展
• 业务融合路线：更深地理解业务，成为连接技术与业务的关键角色，影响产品和战略决策
• 利用机器学习、NLP、大模型等技术，设计和迭代风控策略与模型，识别和防御欺诈行为
• 深度分析黑灰产业务，挖掘设备、行为等多维度风险特征，构建风控特征体系
• 负责前沿技术（如大模型）在风控场景的探索、设计与工程化落地，提升风控系统的智能化水平
• 扎实的机器学习/深度学习理论基础及大规模数据处理能力，熟悉Python及相关框架
• 深入的风控业务理解，了解黑产攻击手段和反欺诈策略逻辑
• 具备大模型（如LLM）相关技术栈知识，并有将其应用于实际项目的落地经验

申请策略

• 了解百度主要业务（如搜索、广告、支付）可能面临的风控挑战，以便在面试中展现业务思考
• 准备好阐述你对‘黑灰产攻击链路’的理解，可以结合过往经历或行业新闻举例
• 突出在风控、反欺诈、信用评估等领域的项目经验，详细说明所用模型、技术及业务效果
• 重点展示大模型（如LLM）在具体项目中的应用案例，哪怕是一个小的PoC（概念验证）
• 强调对数据特征工程、模型迭代优化以及业务逻辑转化为模型问题的能力
• 系统学习或复习图神经网络（GNN）、序列模型等在风控中常用的技术
• 关注大模型在安全、风控领域的最新论文和工业实践案例
• 尝试复现一些公开的反欺诈或设备指纹相关的开源项目或比赛方案

面试指南

• STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰展示你的项目经验和贡献
• 技术深度结合业务场景：回答技术问题时，始终联系其解决的具体业务问题和带来的价值
• 展现对抗性思维：在回答策略问题时，要体现出攻防意识，考虑模型可能被如何绕过及应对措施
• 请描述一个你过去负责的风控模型项目，从问题定义、特征工程到模型上线评估的全过程
• 如何将大模型（如LLM）应用到风控场景中？请举一个具体的例子或设想
• 面对新的、未知的欺诈模式，你会如何设计风控策略或模型来应对？
• 如何评估一个风控模型的效果？除了准确率/AUC，还会关注哪些业务指标？
• 请解释一下你理解的设备指纹/设备画像在风控中的作用，并如何构建？