风控算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 在风控算法领域深耕，成为反欺诈或内容安全方向的专家，主导核心算法策略
• 向风控AI Agent架构师发展，搭建标准化工具链和模型底座，赋能业务规模化
• 横向拓展至数据挖掘、用户增长或安全架构，或转向管理岗带领风控算法团队
• 设计和迭代视频平台全场景风控算法，覆盖账户安全、反作弊、内容安全、营销防刷等核心风险域，通过模型识别黑产攻击和机器作弊
• 独立负责从样本挖掘、特征工程到模型训练、部署上线的全链路，优化准确率、召回率和实时性
• 基于海量行为和多模态数据开展风险归因分析，挖掘新型作弊模式，并主导AI大模型智能体工作流搭建
• 扎实掌握机器学习、深度学习算法（XGBoost、LightGBM、LR等），有完整风控模型研发经验
• 熟练使用Python和SQL，具备海量数据处理和特征工程能力
• 深入理解互联网风控场景（如账号安全、反薅羊毛），了解黑产攻击手段和对抗思路
• 具备优秀的逻辑推理和对抗思维，能快速响应新型风险

申请策略

• 关注爱奇艺业务生态（视频、直播、UGC等），面试时可结合具体场景提出风控优化思路
• 突出风控模型全链路落地经验，包括样本处理、特征工程、模型调优和上线部署
• 强调在账号安全、反作弊等具体风控领域取得的量化成果（如提升召回率、降低误杀率）
• 展示Python、SQL、XGBoost等技能，以及处理海量数据的项目
• 补充强化学习或图神经网络在风控中的应用，提升模型对抗能力
• 学习大模型相关技术（如Prompt工程、Agent框架），为智能体工作流做准备

面试指南

• 对于项目类问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出量化指标和迭代过程
• 对于开放设计问题，先明确业务目标和风险约束，再分步骤从数据、特征、模型、评估给出方案
• 对于对抗性问题，强调持续监控、迭代和与业务团队协作的闭环机制
• 请谈谈你过去独立负责的一个风控项目，从样本到上线做了什么，遇到哪些困难怎么解决的？
• 如何平衡风控的准确率和召回率？在业务体验和风险防控之间怎么取舍？
• 黑产攻击手法不断变化，你怎么保证模型的时效性和对抗性？
• 请设计一个特征工程方案，用于识别批量注册的虚假账号
• 你如何理解AI大模型在风控场景中的应用？请举例说明