国际事业群IBG-算法实习生（8）

优缺点分析

角色解读

• 在实习中积累风控领域实战经验，可转向算法工程师或风控专家
• 表现优秀者有机会转正，进入滴滴核心风控团队
• 积累国际化业务经验，未来可拓展至全球金融科技领域
• 负责国际化支付风控算法的研发，包括特征工程、模型训练与调优，保障支付安全
• 构建用户风险画像，识别欺诈、盗刷等风险行为
• 与策略、产品、数据、工程团队协作，推动算法落地
• 扎实的机器学习、深度学习基础，熟悉常用算法
• 熟悉大数据处理平台（Hadoop、Hive、Spark）和编程语言（Python、C++、Java）
• 有特征工程、模型调优经验，了解序列模型、图模型、大语言模型者优先

申请策略

• 关注滴滴国际化业务动态，了解支付风控挑战
• 在面试中展示对风控场景的理解和解决问题的思路
• 突出机器学习、深度学习项目经验，尤其是风控相关
• 强调大数据处理技能，如Hadoop、Spark的使用
• 展示编程能力，如Python/C++/Java的熟练度
• 如有论文或竞赛获奖，务必提及
• 提前复习机器学习基础算法和特征工程方法
• 学习风控领域知识，如欺诈检测、反洗钱

面试指南

• 结合项目经验，用STAR法则回答行为问题
• 对于技术问题，先阐述思路，再具体展开
• 展示对风控业务的理解，强调数据驱动决策
• 如何设计一个风控模型来检测盗卡交易？
• 解释特征工程在风控中的重要性，并举例
• 你如何处理海量数据？使用过哪些工具？
• 如何评估风控模型的效果？
• 谈谈你对大语言模型在风控中应用的理解