职位描述：
1. 研发先进风控算法，包括时序预测、社群发现、NLP、图神经网络、用户行为序列、迁移学习、元学习等，持续提升对风险订单、虚假评论、异常账号、恶意流量等场景的管控能力；
2. 完善零售子集团风控中台，沉淀系统、数据、算法的平台能力，为整体零售营销提供风控基础能力护航
职位要求：
1. 对机器学习和数据分析有浓厚的兴趣，有较好的文献阅读能力，愿意主动跟踪最新的人工智能技术；
2. 至少有hadoop stack/tensorflow/torch经验之一，至少掌握scala/java/python之一；
3. 对异常检测、图像处理、NLP、图神经网络、用户行为序列、迁移学习、社群发现、知识图谱等有经验者优先；
4. 具备快速原型开发验证自己想法的工程能力；
5. 有实时系统，例如Spark Streaming/Flink等经验者优先。
符合京东价值观：客户为先、创新、拼搏、担当、感恩、诚信。
招聘部门：
京东
工作地点：
四川
注意：为了确保您掌握真实的招聘信息，上述信息均为原始内容。我们的“面试建议”和“模拟面试”均基于原始招聘信息设计和提供。
面试建议：
京东这个算法开发工程师职位聚焦于风控领域的算法研发，与其他互联网公司的算法岗位相比，它有几个显著特点。首先是技术栈的前沿性，职位明确要求掌握时序预测、图神经网络、迁移学习等当前最热门的研究方向，这比一般算法岗位要求的范围更专业。其次是场景的特殊性，所有技术最终都要服务于风险订单、虚假评论等具体风控场景，这意味着面试官会特别关注候选人对业务场景的理解能力。值得注意的是，职位还强调了平台建设能力，要求候选人不仅能开发算法，还要能沉淀为平台能力，这种工程化思维往往是区分普通算法工程师和高级算法工程师的关键。
准备这个职位的面试，建议从三个维度重点突破。技术深度方面，要重点准备时序预测、图神经网络等核心技术点的原理和应用案例，特别是要能结合京东的业务场景举例说明。项目经验方面，要突出展示与风控相关的实战经验，如果没有直接经验，可以准备类似的技术在其他场景的应用案例，但要能清晰说明技术迁移的可能性。工程能力方面，要准备好Spark Streaming/Flink等实时处理系统的使用经验，以及算法工程化的思考。面试中很可能会被问到如何平衡算法创新和工程落地的问题，建议提前准备自己的方法论。简历中建议用STAR法则描述项目，突出技术选型的思考和业务价值的量化。
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