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校招腾讯金融科技—基于知识图谱和大模型的异常特征模式挖掘
深圳总部 · 校招 · 2027 届 · 博士
长期有效
任职要求
- 1、包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士；
- 2、熟悉常用图计算、大模型算法，尤其是强化学习等相关领域，对模式识别，概率统计、最优化等算法原理及应用，有扎实的基础，深入的理解和浓厚的兴趣；
- 3、熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门编程语言，有较强动手能力。
- 4、乐于动手，有良好的逻辑思维能力和数据敏感度，能够熟练阅读和编写英文论文，具有优秀的新技术研究能力。
岗位描述
【岗位职责】
课题背景：随着监管在反洗钱和风控合规领域监管力度的加强，黑灰产渗透对抗的日益激烈，我们面临的风险形势越来越严峻。这就需要我们对风险识别和管控要更全面、准确、快速，同时还要满足合规性要求。这些要求让我们的整个风险体系建设面临了前所未有的挑战，我们需要应用有更多的技术手段来解题。
当前挑战：
- 1、因为风险打击的不断加强和黑灰产手法的不断变化，识别黑灰产的作案模式愈发困难，从数据层面来看，原先的显著性特征区分度逐步变弱，我们需要从海量的支付数据中挖掘潜在的有效特征；
- 2、监管文件要求「案件特征化—特征指标化—指标模型化」，端到端的黑盒分类方案不能满足合规要求，需要在反洗钱风控领域构建可解释的特征体系。
- 3、既有的特征挖掘模式是通过人工分析案例后总结提炼，这必然带来特征生成不全、不及时的问题。
工作内容：
- 1、构建设计和构建基于支付本体的反洗钱和风控领域知识图谱，支持大模型和图计算等的下一步应用；
- 2、通过强化学习等手段对异常实体、账号和交易进行识别，获得语义级特征，并对特征进行可解释性描述和特征范式抽象；
- 3、推动新特征范式在风险识别中的应用，并获得风险识别效果的提升；
- 4、跟进业界前沿的大模型领域算法，包括但不限于强化学习、推理加速等。
【任职要求】
- 1、包含但不限于计算机、信息工程、模式识别、人工智能、自动化、软件工程、电子工程、统计学、应用数学、物理学/量子计算、信息安全、信号与信息处理等专业的博士和优秀硕士；
- 2、熟悉常用图计算、大模型算法，尤其是强化学习等相关领域，对模式识别，概率统计、最优化等算法原理及应用，有扎实的基础，深入的理解和浓厚的兴趣；
- 3、熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一门编程语言，有较强动手能力。
- 4、乐于动手，有良好的逻辑思维能力和数据敏感度，能够熟练阅读和编写英文论文，具有优秀的新技术研究能力。
【技术方向】
多模态、视觉、语音
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该岗位可能会问的问题
基于 算法 岗位的常见面试问题整理
请解释 Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention）
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1. Self-Attention = 序列中每个 token 与所有 token 计算相关性权重 2. Q=Wq·x, K=Wk·x, V=Wv·x; Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√d_k)V 3. 除以 √d_k 防止点积过大导致 softmax 梯度消失 4. 多头注意力：多组 QKV 并行，拼接后线性变换，捕获不同子空间特征 5. 对比 RNN：可并行计算，捕获长距离依赖
你做过的最有深度的算法/模型项目是什么
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1. 一句话说清任务：分类/生成/检索/推荐 2. 模型选型：为什么选这个而非那个 3. 数据：数据量、来源、清洗策略 4. 创新点：你做的改进是什么（不是调参） 5. 结果：核心指标提升（准确率/召回/延迟）
过拟合是什么？怎么判断和解决
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1. 过拟合=训练集表现好、验证集表现差，模型记住了噪声 2. 判断：train loss 持续下降而 val loss 上升 3. 解决：更多数据 / 正则化(L1/L2) / Dropout / 早停 / 数据增强 / 降低模型复杂度
解释梯度下降的原理，SGD 和 Adam 的区别
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1. 梯度下降：沿负梯度方向更新参数，使损失降低 2. SGD：每次用随机小批量估算梯度，引入随机性帮助跳出局部最优 3. Adam = Momentum + RMSProp：自适应学习率 + 动量加速 4. Adam 收敛快但可能泛化不如 SGD；CV 常用 SGD，NLP 多用 Adam
给你 10 万条未标注的文本数据，如何找出其中 10 个主题
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1. 预处理：分词、去停用词 2. 向量化：TF-IDF 或 Sentence Embedding 3. 聚类：K-Means（需指定 K=10）或 HDBSCAN（自动确定类数） 4. 或 LDA 主题模型直接输出主题-词分布 5. 评估：看每个簇的高频词判断主题合理性，迭代调整
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