安全风控部_风控算法工程师（J104469）

优缺点分析

角色解读

• 从风控算法工程师起步，可深耕风控算法领域，成为反欺诈专家
• 可向大模型应用方向转型，或向技术管理方向发展，带领团队
• 百度大平台提供多元化晋升通道，可横跨安全、数据、算法等多个方向
• 负责风控领域的数据挖掘和反欺诈模型开发，使用机器学习、NLP和大模型技术解决实际问题
• 构建设备画像标签体系，挖掘设备风险特征，用于风控和业务场景
• 持续优化风控反作弊策略模型，并推进风控智能体和大模型应用的落地
• 跟踪大模型前沿技术，探索在风控场景中的创新应用
• 扎实的机器学习/深度学习基础，熟悉常用算法和模型
• 熟练掌握Python或Java，能使用Hive、Spark等大数据工具处理海量数据
• 具备业务理解和建模能力，能将业务问题转化为机器学习问题
• 对大模型和NLP有一定了解，有相关项目经验更佳

申请策略

• 在简历中量化项目成果，如模型效果提升比例
• 关注百度招聘官网，了解面试流程和岗位动态
• 突出机器学习或数据挖掘项目经验，特别是与风控、反欺诈相关的案例
• 展示Python编程能力和大数据处理经验（Hive/Spark）
• 如有大模型或NLP项目，务必重点描述
• 体现将业务问题转化为建模问题的能力
• 可以补充大模型应用经验，如使用LLM进行文本分类或信息抽取
• 熟悉图算法或设备指纹相关技术会有加分

面试指南

• 使用STAR法则回答项目经验：情境、任务、行动、结果
• 对于模型问题，从问题定义、数据探索、特征工程、模型选择、评估优化等角度回答
• 对于大模型应用，可结合具体案例说明如何落地和价值
• 请介绍一个你参与过的机器学习项目，包括数据、模型和效果
• 如何解决样本不平衡问题？风控场景中常见的？
• 你对大模型在风控中的应用有什么理解？
• 如何处理海量数据下的特征工程？
• 如何评估一个风控策略的优劣？