风控算法工程师一面面经
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6.5 周五晚被腾讯捞了,问我有offer吗,我说只有华子...
岗位:安全技术-风控算法方向
类型:应届实习
形式:远程面试
时长:约 50 分钟
整体感觉:面试官比较关注项目真实性、风控业务理解和基础代码能力,不是纯八股。
1.开场
先确认了一下岗位信息,然后让我简单自我介绍。
面试官根据简历确认了我之前做过市场监察实习,现在主要做 AI 应用开发相关内容(目标岗位)。
2.项目
让我挑一个自己做得比较好的项目重点讲。
我主要讲了 Agent 方向的项目,包括:
Zero2Agent
Claude Code 源码分析
SlidePilot:基于大模型 / Agent 自动生成 PPT,并自动校验展示效果,反复迭代直到版面基本无瑕疵
追问的问题大概有:
为什么要做 Zero2Agent?
这个系统主要解决什么问题?
做项目时遇到过哪些困难?
是真正实现了,还是只是网上资料整理?
从 Claude Code 源码分析里学到了哪些可复用的东西?
为什么这类代码 Agent 能做得比较好?
回答方向:
主要围绕 Agent 工程化、工具调用、任务拆解、上下文管理、执行验证这些点展开。面试官比较在意项目是否真实落地,以及自己到底做了哪些工作。
3.风控业务题
给了一个广告安全场景:
公众号、朋友圈、小程序、视频号里,广告被点击、曝光或转化越多,创作者/流量主收入越高,因此可能有人找黑产刷广告数据。
问题包括:
怎么识别作弊用户、作弊流量主和作弊创作者?
可以用哪些特征?
哪些特征是黑产比较绕不过去的?
拿到地理位置、WiFi 等信息后,怎么建模?
团伙模型怎么做?
“相同或相近”怎么衡量?
回答方向:
用户侧:账号、设备、IP、行为频率、点击路径等。
流量主侧:点击率、转化率、流量来源是否异常。
团伙侧:账号和设备、IP、WiFi、地理位置、广告之间的关联图。
模型上可以说规则 + 机器学习模型 + 异常检测 + 图模型。
“相近”可以用地理距离、设备指纹相似度、WiFi 集合相似度、行为序列相似度等。
4.代码手撕
手撕了两道链表题,问了时间复杂度,需要讲解思路和代码。
相交链表
思路:双指针。
两个指针分别从两个链表出发,走到尾部后切换到另一个链表,最终会在交点相遇;如果不相交,会同时到 null。
复杂度:
时间:O(m+n)
空间:O(1)
合并两个有序链表
思路:用 dummy 虚拟头节点,两个指针依次比较,把较小节点接到结果链表后面,最后接上剩余部分。
复杂度:
时间:O(m+n)
空间:O(1)
5.反问
最后问我有没有问题。
可以问团队主要做哪些风控场景、实习生工作内容偏模型还是策略、有没有大模型安全或 AI 风控相关落地项目。
总结
整体难度中等,项目和风控场景问得比较多。建议提前准备一个能讲清楚背景、实现、难点和效果的项目,同时熟悉广告反作弊、异常检测、图建模这些基础思路。
本篇目录
- 01
然后让我简单自我介绍。
- 02
让我挑一个自己做得比较好的项目重点讲。
- 03
为什么要做 Zero2Agent?这个系统主要解决什么问题?
- 04
做项目时遇到过哪些困难?
- 05
是真正实现了,还是只是网上资料整理?
- 06
从 Claude Code 源码分析里学到了哪些可复用的东西?
- 07
为什么这类代码 Agent 能做得比较好?
- 08
怎么识别作弊用户、作弊流量主和作弊创作者?可以用哪些特征?哪些特征是黑产比较绕不过去的?
- 09
拿到地理位置、WiFi 等信息后,怎么建模?团伙模型怎么做?“相同或相近”怎么衡量?
上一问 ↑ - 10
相交链表
- 11
合并两个有序链表
