腾讯 – 微信安全-大模型风控算法工程师 职位分析和面试指导

职位简介：

作为微信安全-大模型风控算法工程师，你将负责研发基于大规模社交关系图的团伙恶意账号识别算法并落地到微信基础产品业务，同时制定方案建设精细化微信安全账号画像系统以提升账号安全治理精度和运营质量，并探索大模型与社交关系特征融合在业务安全领域的创新应用。该职位要求硕士及以上学历（人工智能相关专业优先），需具备扎实的机器学习理论基础和C++/Python编程能力，熟悉图模型算法和大规模图计算实践，掌握大数据处理框架如Spark/MapReduce，同时需要良好的数学基础和对大模型技术落地的强烈好奇心，有业务安全或风控经验者将更具优势。

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简历及面试建议：

在准备这份简历时，你需要重点突出三个关键维度：技术深度、业务理解和创新思维。技术方面，确保清晰列出你在大规模图计算、机器学习算法开发和大数据处理方面的具体项目经验，特别是那些涉及社交网络分析或业务安全的案例。不要简单罗列技术栈，而是用数字和成果说话，比如’开发了基于图神经网络的恶意账号识别系统，准确率提升30%’这样的表述。业务理解方面，如果你有风控或安全相关经验，一定要详细描述你在其中扮演的角色和取得的业务指标改善。即使没有直接经验，也可以展示你对社交平台安全机制的思考。创新思维部分，可以提及你对大模型技术的前沿探索，特别是与图数据结合的应用尝试。简历中适当使用’团伙识别’、’账号画像’、’图提示学习’等职位描述中的关键词，这有助于通过初步筛选。

面试准备需要围绕技术深度、业务场景和解决方案设计三个层面展开。技术层面，准备好解释你熟悉的图算法（如GNN、Graph Embedding等）及其优化方法，同时要能讨论大模型技术如何与图数据结合。面试官可能会让你在白板上推导某个算法或设计一个简单的恶意账号检测系统。业务层面，提前研究微信生态的安全挑战，思考如何将算法应用到实际业务场景中。准备1-2个你解决过的复杂业务问题的详细案例，使用STAR法则来组织你的回答。解决方案设计环节，可能会给你一个开放性问题，比如’如何利用大模型提升现有风控系统的效果’，这时候要展示你的系统思维，从数据采集、特征工程、模型选择到线上部署全链条考虑。记得在面试中表现出你对安全领域持续学习的热情，这是面试官特别看重的品质。