风控算法工程师是风控体系中的关键角色，主要就是为公司控制风险，日渐受到企业的重视。
一、岗位职责
1. 建立风险控制模型：风控算法工程师需要运用数学、统计等知识，建立风险评分卡、决策树、神经网络等模型，对企业风险进行量化评估。
2. 预测分析：通过对历史数据的挖掘和分析，运用机器学习算法对未来的风险趋势进行预测，为业务部门提供决策依据。
3. 数据挖掘：充分挖掘海量数据中的有用信息，发现潜在风险点和行业规律，为风控模型优化提供支持。
4. 系统设计：参与风控系统的需求分析、架构设计及功能开发，提高系统的风险识别、评估和监控能力。
二、技能要求
1. 数学和统计：掌握概率论、数理统计、线性代数等数学基础知识，可以运用数学模型对风险进行量化分析。
2. 计算机科学：熟悉数据结构、算法和编程语言，具备数据分析、数据挖掘和系统开发能力。
3. 业务知识：了解金融行业的基本知识和风险特点，具备较强的业务理解能力，能够将业务需求转化为算法实现。
4. 机器学习：掌握常见的机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，能够运用这些算法对风险进行分类和预测。
三、面试问题及答案示例
1.请简单描述一下你所理解的风控算法，并描述一下它在金融领域中的应用。
答案示例：风控算法是指通过使用数学和统计模型来评估和管理金融风险的方法。在金融领域中，风控算法被广泛应用于信用评分、欺诈检测、反洗钱等方面。通过分析大量的数据和建立预测模型，风控算法可以帮助金融机构准确评估客户的信用风险，并及时发现潜在的欺诈行为，从而为机构或客户的利益保驾护航。
2.请描述一下你在风控算法开发方面的经验和技能。
答案示例：我在风控算法开发方面有丰富的经验。我熟悉常用的风险评估模型，比如逻辑回归、决策树、随机森林等，并且能够根据具体业务需求选择和优化模型。同时我还具备数据处理和特征工程的能力，能够对原始数据进行清洗、转换以及选择合适的特征。除了这些内容以外，我还熟悉常用的机器学习和深度学习算法，并能够使用Python等编程语言进行算法实现和模型训练。
