国际事业群IBG-金融策略模型实习生（4）

优缺点分析

角色解读

• 在实习期间，可以深入了解金融风控领域的业务逻辑和风控策略设计，积累宝贵的行业经验
• 表现优秀者有机会获得转正机会，成为滴滴的正式员工，继续在风控领域深耕
• 未来可向资深风控策略分析师、数据科学家或风险管理专家等方向发展
• 负责设计并优化针对营销反作弊、盗用、欺诈等风险的安全策略，基于历史数据和专家经验进行数据分析与挖掘
• 平衡支付体验与风险控制，设计、实施并监控风险-收益最优化的安全策略，保障业务健康发展
• 与数据、产品、技术团队深度合作，参与建设风险引擎中台能力，提升整体风控效率
• 熟练掌握至少一种数据分析工具，如 SQL、Python、R 或 SAS，能够独立进行数据提取、清洗和分析
• 了解数据挖掘和机器学习算法，能够应用这些技术解决实际问题
• 具备良好的逻辑思维和问题解决能力，能够从数据中发现风险模式并提出解决方案

申请策略

• 在投递简历时，可以附上自己的数据分析作品集或 GitHub 链接，展示实际能力
• 关注滴滴出行的招聘动态，了解面试流程，提前准备
• 突出数据分析项目经验，例如使用 Python 或 SQL 进行数据清洗、分析和建模的案例
• 强调对机器学习或数据挖掘算法的了解和应用，如逻辑回归、决策树、聚类等
• 如果有金融、支付或风控相关的实习或项目经历，务必重点突出
• 展示良好的沟通能力和团队协作精神，可以举例说明在团队项目中的贡献
• 提前复习 SQL 和 Python 的数据处理库（如 Pandas），确保能够熟练运用
• 学习机器学习基础算法，了解其在风控领域的应用场景

面试指南

• 对于项目介绍类问题，采用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述
• 对于策略评估问题，可以从准确率、召回率、F1值等指标，以及业务影响角度回答
• 对于算法问题，先解释算法原理，再结合风控场景说明应用
• 请介绍一个你使用数据分析解决问题的项目
• 如何评估一个风控策略的有效性？
• 你了解哪些机器学习算法？如何选择？
• 面对一个数据不平衡的分类问题，你会如何处理？
• 为什么对金融风控感兴趣？