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反作弊策略分析实习生（CTO）-MJ020794
反作弊策略分析实习生（CTO）-MJ020794
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公风控策略
风控策略
Ai工具应用
Sql
指标监控
数据分析
数据挖掘
根因分析
统计学
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
大厂核心部门实习、侧重数据分析与AI应用、成长性强、工作节奏标准
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
1.0千
比风控策略中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2390 个在招 · 其中风控策略 3 个
市场机会
选择不多
北京 · 风控策略 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
该实习岗位隶属于滴滴出行CTO部门，主要负责反作弊领域的策略分析与数据支持
工作内容涵盖通过数据挖掘识别作弊行为、监控业务指标异动、参与策略制定与迭代优化，并利用AI工具辅助分析以提升效率，旨在保障平台交易安全与业务健康
最低要求
．研究生以上，统计学、计算机专业优先
．熟练使用Windows办公软件
SQL语言熟练 了解基本的数理统计知识，有数据分析类项目实操经验者优先
\. 具备主动使用 AI 工具辅助数据探索、风险特征挖掘、分析文档撰写的能力，借助 AI 赋能分析、提升产出效率
．责任心强，沟通表达能力好，抗压能力强，理解能力强，对交付的任务可以认真完成，保证质量
．可接受基础性常规运营工作和数据分析
．每周工作日出勤5天，可稳定实习，实习时间不低于半年
工作职责
．通过数据挖掘了解作弊行为特点，支持业务场景的数据分析工作
．理解业务场景，进行指标监控、并对指标进行异动预警，配合团队根因分析
．参与支持策略制定，数据特征挖掘，完成策略部署、验证等工作，对策略的合理性和有效性持续迭代优化
．工作内容包括不限于：数据运营类，报表制定，数据分析，策略支持等工作
\. 工作积极认真，善于独立思考
能够主动挖掘、发现业务与数据问题，主动沟通对齐推进，不被动等待安排
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托滴滴海量真实业务数据，接触前沿的反作弊技术与AI应用场景
- CTO部门背书，职业起点高，简历含金量强
- 反作弊领域对抗性强，需快速适应业务变化
- 适合统计学、计算机相关专业研究生，对数据敏感，喜欢通过技术手段解决实际业务问题的求职者
缺点 / 挑战
- 工作涉及大量细节排查与指标监控，可能对耐心与细致度要求较高
角色解读
- 可向高级风控策略专家、数据科学家或算法工程师方向发展，积累大规模数据处理与复杂系统建模经验
- 利用SQL和数据分析工具挖掘平台上的作弊行为特征，支持业务风控决策
- 熟练掌握SQL查询语言，具备统计学基础，能使用AI工具辅助数据探索和报告撰写
申请策略
- 在面试中展示对滴滴业务场景的理解，强调逻辑思维能力和主动解决问题的态度
- 突出SQL熟练程度、统计分析项目经历，以及使用AI工具提升工作效率的具体案例
- 强化SQL复杂查询能力，学习常见风控指标体系（如转化率、异常检测），熟悉Python数据分析库
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 对于问题分析题，展示从数据提取、清洗、探索到结论输出的完整逻辑链条
- 请分享一个你使用SQL解决复杂数据分析问题的案例
- 如何定义和检测平台上的作弊行为？
- 如果某个关键风控指标出现异常波动，你会如何进行分析？
- 你如何使用AI工具辅助你的数据分析工作？
- 复习SQL常用函数与窗口函数，了解常见的欺诈类型（如刷单、薅羊毛）及其应对策略，准备1-2个体现数据分析能力的详细项目案例
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
作为已上市巨头企业的实习岗位，提供符合市场水准的实习津贴，且地点位于北京核心区，福利稳定性较好。
薪资信号未披露（AI估算：0.2–0.3千/月）
成长发展
85较高
岗位明确提及使用AI工具赋能分析，且涉及核心风控策略，技术栈现代，成长路径清晰，有利于技能积累。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、AI工具、数据挖掘、统计分析
业务类型profit_center
工作生活
60中等
要求每周出勤5天且稳定实习半年，属于标准全职实习节奏，虽未提及加班但高强度数据工作隐含一定压力。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
反作弊工作直接维护平台公平性与用户权益，具有明显的社会正向价值，有助于构建健康的商业生态。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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