全栈开发工程师（风控平台）

优缺点分析

角色解读

• 技术深度：从全栈开发演进为风控架构专家或 AI 安全专家
• 业务广度：深入理解业务安全，可转型为风控产品经理或安全顾问
• 管理方向：积累项目经验后，向技术团队管理岗位发展
• 负责风控平台的后端核心代码编写，使用 Java 和 Spring 框架进行系统开发
• 深入业务安全场景，识别并防控反欺诈、业务安全等风险
• 参与高并发分布式系统的稳定性与性能调优，确保系统可靠
• 探索大模型（LLM）在安全风控中的应用，将 AI 能力融入业务
• 扎实的 Java 基础，熟练使用 Spring、Redis、Kafka、HBase 等中间件
• 风控或安全领域知识，对反欺诈、业务安全有浓厚兴趣
• 对大模型应用开发有强烈兴趣，了解 LLM 落地场景
• 良好的沟通协作和问题分析能力，有前端基础或大数据开发经验者更佳

申请策略

• 申请前了解哈啰出行业务安全痛点，思考 LLM 如何解决
• 关注公司技术博客或社区，提前熟悉技术栈和文化
• 突出 Java 后端开发经验，特别是使用 Spring、Redis、Kafka 等中间件的项目
• 强调任何风控、反欺诈或业务安全相关经历，包括实习或项目
• 展示对大模型的了解，如 LLM 应用开发、Prompt 工程或相关实践
• 如有前端或大数据（Flink/Spark）经验，务必列出
• 深入学习风控知识，如决策引擎、规则引擎、机器学习在风控中的应用
• 动手实践大模型 API 调用和微调，尝试开发一个简单的 LLM 应用

面试指南

• 针对性能优化问题：使用 STAR 法则（情景-任务-行动-结果），强调问题、方案和量化成果
• 针对风控理解：从业务风险、技术手段（规则、模型）和实际案例展开
• 针对大模型应用：结合业务场景（如风险识别、文本分析）说明技术选型和落地可能
• 请详细描述你处理过一个高并发场景的性能优化案例
• 你有过风控系统的开发经验吗？请谈谈你对反欺诈的理解
• 如何将大模型应用到风控场景中？举例说明
• 在分布式系统中，如何保证数据的一致性？
• 你对 Spring 框架的 AOP 和 IOC 如何理解？