风控

Fintopia (瓴岳科技 洋钱罐) 的 “登岳计划” 26届校招，正式启动了！这绝对是你毕业即巅峰的黄金门票！🎫🏔️ 为什么“登岳计划”是你的最佳选择？拒绝拧螺丝，来这就对了！火箭式晋升路径 🚀：技术大神 or 管理精英？双通道发展，你说了算！大牛1v1带教 👨‍🏫：我们部门都是行业资深专家亲自带队，保证你软着陆，让你在真实业务中光速成长，绝不让你一个人摸索。别人画的饼，我们直接端上桌！ (真·福利天花板)💰 幸福租房补贴：是的你没看错！帮你解决毕业后最大的痛点，让你住得舒心！🍚 顶级干饭自由：免费午餐+晚餐，不用加班就能享受丰盛晚餐，胃和心都给你照顾好！🍰 花式下午茶：每天不重样，奶茶、甜品、水果…工作日的快乐源泉！⚖️ WLB天花板：早10晚7，周末双休，告别无效内卷。入职即享10天年假+12天超长带薪病假！🛡️ 顶配安心保障：六险一金，给你360°的保护。格局打开，视野即刻全球化！我们的业务遍布全球，让你不出国门，也能拥有环球技术视野和业务格局 🌍。英雄不问出处：无论你是CS大神、数统学霸、金融精英，还是小语种人才、法学高材生，这里都有你的舞台！专业无限制，我们看重的是你的潜力和热情！💥 划重点！咱们聊聊最实际的！你们最关心的薪资问题，我直接给你们交个底：绝对是金融科技赛道里的Top Tier！薪资直接对标一线互联网大厂，绝对有竞争力，让你毕业就有底气！⏰【黄金申请时间线】8月1日 网申开启 ➡️ 越早投递，机会越大！HC不等晚来人！🔽【投递传送门】别犹豫了！早投递早面试早拿Offer！快去【扫图里的码】一键投递！或者在【评论区】扣“登岳”，我看到会把内推链接发给你！上车要趁早！

面向岗位：风控数据/策略类内容总结：1. 压力测试（可能考察）基础版：数理统计类的概念问题（例如回归、统计学指标等）进阶版：数理统计类的思考题（通常是概率论方面的题目），在尽可能短的时间内给出问题的答案及理由2. 风控业务（必考）基础版：简历浅挖，通常包括介绍实习工作的业务线背景、体量；周报中提到的业务数据指标的概念，能达到的基本数值；风控项目的功能介绍、承担的角色及上线后的应用价值等进阶版：简历深挖，通常是针对风控业务的深层逻辑进行考察，比如所负责的信贷业务线在观测其风险时的入催口径（逾期口径）以及选择该观测口径的原因；再如举出定位风险业务点的case，通过什么样的方法进行业务风险点的定位，定位完成后又是怎样处理的；亦或是风险特征的衍生方法与逻辑等3. 常用模型（基本必考）基础版：评分卡、逻辑回归、boosting以及随机森林等系列模型的原理、迭代流程、适用场景以及区别；模型评价指标：精确召回率、F1分、KS、psi的定义和计算方法进阶版：不同模型间相近功能的比较，评分卡模型筛选特征变量的机制（iv阈值筛选）与xg模型的特征重要性排序机制的比较；随机切分样本数据集与按时间窗口观察期切分样本数据集两种方法的比较；风控模型分的底层计算逻辑等4. 编程软件（基础版基本必考，进阶版可能考察）基础版：牛客上的SQL经典题型（次日留存/连续登录/gmv最值/完播率等）；python表连接，数据查询、清洗的基本语法进阶版：将信贷业务场景指标与排序、时间窗口函数相结合的SQL题目；力扣hot100简单难度的python题目写在最后：关于金融风控岗位在秋招面试中的考点已经为各位uu详细陈列了，秋招现在已陆续开启，各位uu现在就要抓紧时间修改简历进行投递了，目前京东和滴滴的风控岗位已开，面试mock采取腾讯会议的形式，大致内容已在图片中呈现，有简历整改和面试mock需求的uu可以后台私信哦!

还得是老铁，不枉我看了那么多虎哥和刀哥。让我一个智驾牛马也能蹭上互联网了。祝愿其他牛U也都收offer。一二面代码题：用最少的箭射穿气球（对区间的第二个端点排序）。用篮子摘树上的水果（简单滑窗）八股：Transformer结构，为什么用LN，LN和BN区别开放性问题：对于我的某个目标检测项目，如果想要拓展一个产品功能，提升泛化性，还要做什么工作才能提升？对生成模型了解吗（VAE，diffusion简单说两句优缺点即可，我其实也不懂细节）和我项目有关的：SAM，CLIP的特殊创新优点，YOLO系列讲两句，DETR系列

何为风控风控，在愈发严峻的互联网政策管控之下显得尤为重要，成为公司的“生命线”，更是在某些特殊阶段决定了公司的生死存亡，随之带来的业务风控策略产品需求量的提升，详见：社招面试30+，未成功上岸，但我没那么急了。那么，作为公司中的神秘存在，风控到底扮演着什么样的角色，承担怎样的工作职责呢？实际上，风控，即风险控制，核心的工作职责是对业务的线上风险进行把控和治理，优化平台的底线问题，为风险露出（率）指标负责。而具体到风控的全链路，又区分业务的不同，涉及到风险的定义、识别、治理等核心工作。风险定义风险的类型大致分为2大类，第1类是政策底线类风险，指的是基于相关监管部门下发的“监管指令”需要风控部门在...

大厂不缺人，小厂没人要，前几年形势差，公司政策倾向于保守，今年业务又开始平稳发展起来了，急缺人手，难得有大量hc，待遇业内性价比第一，公司没有加班文化，各项福利给到足。到手的每一封简历，都得逐字琢磨候选人和我们的匹配度，匹配不上就开始琢磨候选人的闪光点，就这连一个泡池子的都没有，真是酒香也怕巷子深。救救孩子吧。

金融数学/概统人集合啦！！！！！有没有金融数学专业相关的朋友能聊聊简历、投递方向等话题，投递数分商分迟迟没有结果，也不知道自己可以投什么，   真的感觉自己好像走错路了，投啥都投不中😫😫😫更新：已经付费咨询过了，简历迭代了很多次，目前的结果是：投数据分析有些悬，大佬都是两段实习起步的，我这种略沾边的就不够看了，但胜在有一些solid技能大家能不能再帮忙看看，这样的简历适合投什么岗位，以及现在这个*环境下哪些岗位比较好投，target是 金融风控建模/数据分析，金融/互联网产品，感觉都是hc在缩减且倾向社招的呀，如果各位有好的岗位/内推，可以帮推荐一些吗！

26 届后端秋招，小红书和淘天怎么选🤔？笨人是 9 本海硕，11 月今年毕业，预计明年 1-2 月入职，家在南京，父母体制内，买房压力较轻，倾向杭州 base 多一点小红书：风控工程部门，主要做灰黑产相关风控工作，算法策略产品可能都要交叉干一干pros：1. 目测 🥬base 是淘天 ssp+水平2. 带签字费和期权可能钱更多cons：1. 风控业务我看一直是成本部门，不能直接盈利，不知道跳槽怎么样（希望有大佬 指点）2. 如果跳槽可选业务线很少，那么能接住 xhs 的更少，可能在 1-3 年会有迷茫不适应期3. 小红书目前取消了职级，可能明确的晋升机制较少，并且培养体系 landing 过程阵痛淘天：业务技术-商家侧，主要做大商家对接的开放平台，交叉 AI agent，+3 说是淘天内部最早开始探索 agent 的小组pros：1. 杭州政府补贴首年 6w+后续 4 年 3w2. 两年 2k 房补，小红书好像是范围内 1k，杭州住房更便宜3. 公司 title 更大，同时组内业务相对更核心一点，landing 和带教体系今年还优化了4. 点赞纸质意向书cons：1. 钱少，并且倾向于不给 argue（待开奖，小红书说可以等这边开）2. 晋升目前来说比较难，入职 2-3 升 6 已经算快的，可能努力 2-3 年才能达到小红书的 base还有一个虾皮上海的，还没确定给意向，暂不罗列

风控团队算法/产品实习生暑期实习招聘，转正hc多，地址北京/深圳/杭州/上海，投递链接：https://job.toutiao.com/s/GZDhM4xE2OI~团队氛围超好，业务稳定，通过链接投递可优先面试~及时帮查询进度，有工作内容相关问题可在评论区留言~岗位介绍：

简述：一、二面总体来说面试难度不是很大，除了考察候选人过往经历，就是问一些风控场景的问题，但是HR面对我来说挺难的，面试官会重点考察面试者对于未来的规划。   一、二面：       1. 自我介绍讲下在校期间的经历？       2. 如果基于高德地图上面的数据来判断一个人是否有车？       3. 线下商家和用户之间支付交易时，可能会有哪些潜在风险？       4. 为什么想做风控行业？       5. 之前做的用户分层的项目，选择了什么特征，通过什么方式进行选择的？       6. 在校期间有打过什么竞赛么？在比赛中遇到过什么数据上面的问题？如何解决的？      三面：    ...

背景：提前批投了风控算法工程师，之后被另一个部门捞起来面高性能ai平台开发下面分享一下两次面试，共四次面试的面经，希望给大家带来帮助 提前批 风控算法工程师 一面  项目 梯度消失、过拟合的处理方法 经典问题，略。 介绍下 BN 和 LN ，是否知道其他的 Normalization 方法 BN：Batch Norm，每次对batch中的数据按维度进行 Normalization，在训练时使用的是 batch 内数据的分布特征，校验和测试时则是全局的数据分布特征； LN：Layer Norm，每次对单个序列进行 Normalization，训练、校验、测试时操作相同。 其他还有 Instanc...

牛客校招研究院出品，专题特约作者： @牛客669787855号       随着天气越来越热，9、10月份的大规模秋招也要拉开帷幕，各位应届生、准应届生心中是不是也越来越着急了呢？相信很多商科、计算机、统计学等专业的同学们心里一定有很多疑惑：早就听说了风控岗，有点想求职，但是风控岗具体是做什么的呢？害怕应聘不上，风控岗需要什么知识、技能呢？我要怎么准备风控岗的校招呢？这个秋招，对于很多同学来说都是迷茫的，有人说，秋招最惨的不是“被拒”，信息不对称才是“悲剧”！那就让我们来看看秋招应该如何准备吧！       一、岗位、校招和行业情况介绍  我们从岗位、我的校招历程和校招发展前景来了解一下吧！ ...

🧏🏻‍♂️个人情况：投Nlp大模型多， 这俩base地都能接受，最看中长期成长 好跳槽💻offer信息：1 腾讯csig 腾讯安全，内容理解风控 toB 算法工程岗(内容安全审核)26*16(包了房补)+几w股票签字费。工作强度 1085优点：title和大厂福利氛围还是可以的，跳槽的名气足够缺点：- csig 好像是风评最差的， 偏牛马？- csig脉脉 看来现在经历1-3年junior裁员风波- toB业务好像鹅做的一般...- 虽然鹅title不错 但是这个赛道有局限性 内容风控是针对比如B端LLM的下游做，成本部门是成长问题：该方向跳槽选择多吗？2 星环(数据中台领域的强者之一) 算个中厂，做企业数据平台服务的 30*14 + 几万签字费工作强度 据说大部分是1075优点：- 应届生内传的风评还好 强度和技术氛围- 数据场景和量都富裕的 LLM的下游应用落地，比如各种模态数据的RAG；- 大模型风口下 积累做2B垂直业务经验缺点：应届担心去title没那么大不知道是否还有别的优缺点，希望朋友们除了投票也可以指点下别的信息, 小弟感激不尽引流🫶️团队氛围

近期收到两个实习offer，想请神通广大的朋友们给一点建议～一个是KN group的风控策略对未来发展有好处的是 实习生（泰国业务），见P1另一个是信也科技的商业分析（普惠金融），见P2我 是2本9硕，属于金融难民转互联网，未来可能也想往风控赛道上继续转。从岗位上来看可能KN更好，信也稍微偏drity一点？但信也厂会比KN大一点？主包比较疑虑，请朋友们帮忙给点建议~

后端开发： 请问有实习过或者了解字节-抖音-业务安全团队的大佬么，想了解下这个团队怎么样，值得去么，有没有什么坑？团队业务方向是：做抖音视频、图片的内容安全，全链路治理。

10.04更新：      9.30收到hr面通知，刚面完更新一下：   hr面 10.04   55min   1. 实习后对各个公司的文化、氛围等的比较？   2. 个人兴趣爱好   3. 评价自己的特点和不足？并对不足的点举例说明   4. offer选择以及对策略pm的看法   反问：   1. 工作时间       hr：业务同学用rd的打卡模式 弹性制打卡满9小时就行   2. base地       团队是北京上海base两地的 但业务安全组在北京 内容安全在上海 我现在面的是业务安全 如果要去上海的话可能需要再和内容安全的ld聊聊       两地比较而言，北京的职场氛围更紧凑...

个人背景：两年审计工作经验，做过内控咨询项目（自我猜测是简历能通过的一大因素吧） 投递岗位：风控运营（北京 ），职能/支持-内审/社招 投递时间：2020年9月5日（周六）晚上 第一次接到HR电话：2020年9月6日（周天）早上... 问当天下午四点以后或者第二天晚上八点是否可以面试。被效率和加班震惊了，想要适当准备一下就约了周一晚上八点面试     一面：2020年9月7日（周一）晚八点  形式：Zoom视频面试，业务线技术面 问题： 1、自我介绍 2、面试官介绍了这个职位是面向教育产品线的，问在线教育 产品服务的流程 3、随着回答发散问，如果找网红推广产品面临哪些风险 4、如果其他条件全部...

秋招现在拿了华为的意向，准备先签了。在纠结要不要现在备战一下春招冲冲互联网大厂，还是年后直接入职华为呢？我现在的情况：英本英硕25届应届生，已经毕业在家，qs top10，本硕都是数学，0实习0论文，有机器学习、深度学习基础和小项目。华为：AI工程师，开了14级春招：转搜广推，准备自学、做做项目+比赛。另外风控和搜广推似乎比较接近，也可以考虑。问题🙋‍♀️我现在去准备的话，春招机会大吗？风控vs搜广推？有没有佬可以讲讲搜广推和进入华为以后后续的发展呢？现在对于自己的职业道路很迷茫，不确定是不是能一直卷技术。

字节 data 下面的风控咋样呀，有没有了解的 uu 或同 offer 的牛友？求私聊