蚂蚁金服-反欺诈风控策略数据挖掘岗面试日志

引言

先给自己打打气，作为非科班出身从后台开发转入数据分析方向刚刚一年的我来说，能接到蚂蚁金服数据岗的面试还是很开心的。

目前为止总共面试了两轮，但是因为跟我所生活的城市有冲突，所以我猜应该是不会接到第三轮面试的通知了，当然如果有第三轮面试也是会到蚂蚁金服总部去，如果有的话我还是会去的毕竟是令人向往的公司呢，能坐下来聊聊天感受下氛围也是很开心的。

通过两位面试官的仔细介绍对蚂蚁金服的大安全部门的组织架构有了一定了解。蚂蚁金服下的大安全主要负责支付宝所有资金、账户、交易维度的安全，从负责内容看分为产品、策略和模型三个方面，而面试我的是其中风险与决策中心的反欺诈风控策略岗，当然也可以叫做反欺诈方向的数据挖掘，毕竟数据挖掘只是工具而已，有效的策略才是目标。

一面-技术面

整体面试感受：应该是未来的同事对候选人进行第一轮考核，很客气很亲切的语气，整个过程聊的很愉快，历时1h。
前40min都是围绕简历展开的，介绍的逻辑和数据分析套路一样：需求背景+分析→数据收集→变量设计→方法选择→效果评估等
中间会对所用到的模型技术的细节做分析，比如我的项目中主要就是用到了LR和RF等一系列简单的模型，那么对模型要求和调参过程就是重点考察的问题。最后就是效果评估了，怎么衡量效果的等。
简历内容结束后是数据分析基本技能的了解，比如如何进行数据预处理，包括归一化、缺失值、一致性等
最后是业务上开放问题的考察，面试官拿了电话诈骗该如何识别的问题来考我，在经过和面试官的多轮沟通后我给出了1到2个idea。
PS：一面是我投简历的第二天就接到了面试预约电话，效率可见很高。

二面-业务面

二面整体感受：面试官业务经验很扎实应该是入职后（如果能入职）的直属leader，整个面试节奏比一面的时候快，感到压力但整个沟通有效率。
二面比较不注重模型训练的技术细节但是更关注你的业务经验，比如模型的监控、优化迭代如何进行，这些经验只单纯的靠项目是无法支撑的必须是在这样一个完整的体系内工作过才会知道。

这就是本次蚂蚁金服的面试笔记了，体验整体很好，wish能接到三面的预约电话，能去参观下蚂蚁金服哈哈