风控研发工程师（J103797）

优缺点分析

角色解读

• 从风控研发工程师起步，逐步深入大模型应用和风控策略，成为技术专家或架构师
• 可向AI安全、内容安全、反作弊等细分领域深耕，成为前沿技术落地核心成员
• 在百度体系内，有机会转向管理岗位，带领团队负责风控平台整体建设
• 负责大模型UGC智能审核平台的后端研发，包括审核流程、策略引擎、模型服务等模块的设计与实现
• 开发内容审核和账号风险识别的AI能力，将大模型技术（如Prompt、RAG、Agent）应用到实际业务场景中
• 参与审核平台、模型服务的基础建设，优化模型效果、审核策略和系统稳定性，保障平台高效运行
• 精通Java、Python或Go中至少一种语言，具备扎实的编程基础和良好的工程实践能力
• 了解大语言模型及Prompt、RAG、Agent等前沿技术，能够将其应用于风控场景
• 熟悉内容审核、账号安全或智能风控领域，对UGC治理有浓厚兴趣

申请策略

• 提前了解百度的风控业务和UGC产品，在面试中展示对业务的理解
• 准备好1-2个展示你技术深度和解决问题能力的项目案例
• 突出大模型项目经验，如Prompt设计、RAG应用、Agent开发等
• 强调扎实的编程能力，展示相关的后端开发项目或开源贡献
• 如果有风控、内容审核或反作弊相关经验，一定要重点提及
• 展现学习能力和对新技术的探索精神，例如技术博客、竞赛经历等
• 巩固Java或Python的编程能力，熟悉常用的后端开发框架
• 深入学习大模型技术，了解Prompt工程、RAG、Agent的原理和实践

面试指南

• 对于项目类问题，可按照背景、方案、结果三步阐述，突出你的个人贡献和量化成果
• 对于系统设计类问题，先拆解需求，再给出分层设计，并说明关键技术选型和权衡
• 对于前沿技术问题，结合应用场景来回答，展示你不仅知道概念，还理解如何落地
• 请介绍一个你使用大模型解决实际问题的项目，具体用了哪些技术？
• 如何设计一个针对用户生成内容的审核系统？
• 你对RAG和Agent的理解是什么？它们在风控场景下有哪些应用？
• 假设模型审核误判率过高，你会如何优化？
• 在Java/Python/Go中选一个你最擅长的，谈谈你在高并发场景下的实践经验