基于GPT分析面试要求

实习要求

为移动应用打造广告变现与广告投放的闭环增长,助力App获取更高收益、更优用户、释放成长潜能。同时, 帮助全球广告主触达更广泛的增量用户群,从而提升投放效率与转化效果。

• 深入风险场景,针对 流量品类差异,分析和梳理风险特征,协助风 控反作弊产品分析风险识别/发现策略有效 性,并对有效策略做好执行落地;
• 协助处 理风控和反作弊场景发生的客诉和处罚,落地 处罚结果并做好通知和透传。

Prompt1：

你是一名互联网平台风控专家，熟悉风控理论，策略，算法等专业知识。这里有份实习要求，请帮忙分析一下需要具备哪些能力，假如你是面试官的话你会问哪些问题并给出对应答案"""考察内容

这份实习要求主要考察通用型的业务问题、过往的项目经历、价值观和软性技能。对于这个职位，以下是可能需要具备的能力和特点：

1. 业务理解：了解广告行业、移动应用市场和风险管理方面的基本知识，以便更好地理解公司的业务和实施风险管理策略。
2. 数据分析：具备数据分析技能，能够分析和梳理风险特征，协助风险识别和策略的制定。熟悉数据工具和分析方法。
3. 问题解决能力：能够深入研究风险场景，分析流量品类差异，协助解决风险问题并执行相应策略。
4. 协作能力：在处理风险和反作弊场景中，需要与团队协作，协助处罚执行和问题解决。
5. 沟通技巧：良好的书面和口头沟通技能，可以与同事和其他部门有效地交流关于风险管理的信息。
6. 项目经验：如果有过往的项目经验，特别是与风险管理、数据分析或广告技术相关的经验，会受到青睐。

要求1：深入风险场景,针对 流量品类差异,分析和梳理风险特征,协助风 控反作弊产品分析风险识别/发现策略有效 性,并对有效策略做好执行落地

解析：

这段文本涉及流量平台风控工作的具体任务，其中需要具备以下技能和知识：

1. 风险场景分析：深入了解不同流量品类，识别潜在的风险场景，包括欺诈、虚假点击、恶意行为等。这需要对广告生态系统的运作和潜在风险有深刻的理解。
2. 数据分析：能够分析大量数据，以识别异常模式和风险特征。数据分析技能是风控的核心，可用于检测潜在的欺诈行为。
3. 风控策略开发：协助制定风控策略，包括规则引擎和机器学习模型。了解如何设计策略以识别欺诈行为，并评估这些策略的有效性。
4. 执行落地：不仅要制定风控策略，还需要确保它们能够在实际环境中执行落地。这包括与技术团队协作，将策略嵌入到系统中，以便实时监测和应对风险。
5. 协作和沟通：与团队成员、数据分析师和其他相关部门协作非常重要。有效的沟通和协作能力有助于确保风控策略的成功实施。
6. 风险识别：了解如何识别潜在的风险，包括通过监控数据、分析用户行为、检测异常模式等方法。

这些技能和知识对于有效执行流量平台风控工作至关重要，以降低欺诈和风险对广告生态系统的影响。

要求2：协助处理风控和反作弊场景发生的客诉和处罚,落地 处罚结果并做好通知和透传。

解析：

这段文本涉及处理风控和反作弊场景的客诉和处罚，以及通知相关方的任务。为了成功执行这项工作，需要以下技能和知识：

1. 客诉处理：能够有效处理来自广告主或其他相关方的客诉，了解他们的担忧和问题，并提供满意的解决方案。
2. 法规和合规知识：了解广告行业的法规和合规要求，以确保处罚和通知过程符合法律法规。
3. 通知和透传：能够清晰、及时地向相关方通知处罚结果，同时确保信息的透明度和准确性。这需要良好的书面和口头沟通技巧。
4. 数据记录和跟踪：维护记录，以记录所有客诉、处罚和通知的细节，以备将来的参考。
5. 协作和团队合作：与团队成员协作，特别是与技术团队，以确保处罚结果得以有效执行。
6. 问题解决能力：能够处理复杂的情况，找到合适的解决方案，并确保处罚得以执行。
7. 客户服务技能：提供优质的客户服务，以满足广告主和其他相关方的需求，维护公司的声誉。

这些技能和知识将有助于成功处理风险控制和反作弊场景的客诉、处罚和通知，并确保公司的风险管理策略得以有效执行。

Prompt2:

如果我是面试官，我可能会问以下问题，并提供示例答案：

1. 能否分享您在以前的项目中如何分析风险特征的经验？ 示例答案：在我的上一个项目中，我负责分析广告投放数据，我注意到某一特定广告类型的点击率异常高。我使用数据分析工具，发现这是由于某些异常的用户行为所致，然后协助制定策略来识别和处理这种风险。
2. 如何处理团队内部的紧急风险问题，并与同事协作解决？ 示例答案：在之前的实习中，我们遇到了一次紧急风险问题，我迅速与团队成员联系，收集数据，分析问题，并与相关团队一起制定应对策略。通过紧密的协作，我们成功地解决了问题并避免了潜在损失。
3. 您认为在风险管理中最重要的软性技能是什么？ 示例答案：我认为最重要的软性技能是沟通能力。有效的沟通有助于团队之间更好地合作，及时共享信息，以便快速应对风险问题。此外，沟通还有助于向利益相关者解释风险管理策略和结果。

Prompt3：

大学生没有多少经验，能不能问得具体一点点?

当面试大学生实习生时，可以考虑更具体的问题，以了解他们在相关领域的潜力和适应能力。以下是更具体的问题示例：

1. 是否有数据分析工具的经验，如Excel、Python或其他工具？ 示例答案：我在课程中学习了Excel，熟悉基本数据处理功能。我还自学了Python，可以用它进行数据分析和处理。
2. 在课外活动或学术项目中，您是否曾经有过与风险管理或数据分析相关的经验？ 示例答案：我曾经参与了学校的统计学研究项目，其中我使用统计工具分析了数据，这有助于我理解数据分析的基本原理。
3. 如何处理团队合作和解决问题的情况？ 示例答案：在我们的学术小组项目中，我们面临了一个分析挑战。我与团队成员密切合作，共同讨论了问题，然后分工协作，最终成功解决了问题。
4. 您如何处理与他人不同意见或团队内部冲突的情况？ 示例答案：我认为尊重他人意见是解决冲突的关键。如果与团队成员意见不合，我会尝试建立开放的对话，并寻找折衷方案，以确保我们达成共识。
5. 您对公司业务和产品有什么了解？ 示例答案：我在公司网站上研究了有关Pangle的信息，了解了它是一个服务国际化短视频业务的广告平台，以及其在广告技术和移动应用领域的作用。

这些更具体的问题将帮助面试官了解大学生申请者的技能和经验水平，以及他们在实际工作中的适应和学习能力。

Prompt4:

对于广告流量平台，了解的深入吗？

以下是一些广告流量平台的一般知识点：

1. 广告投放和监控：广告流量平台允许广告主投放广告并监控广告效果。这包括确定广告展示的时间、位置和受众。
2. 受众定位：平台通常具有受众定位功能，使广告主能够将广告展示给特定人群，以提高广告的效益。
3. 竞价和拍卖系统：广告主可能会使用竞价和拍卖系统来竞争广告位，以确保他们的广告能够出现在关键位置。
4. 数据分析：广告流量平台通常会收集和分析广告效果数据，以帮助广告主了解广告运营情况并做出决策。
5. 广告变现：对于应用程序开发者和网站所有者，广告流量平台提供了一种变现方法，通过展示广告来获得收入。
6. 反作弊和风险管理：平台也需要处理广告欺诈和风险管理，以确保广告环境的质量和可信度。

广告流量平台面临各种潜在的风险特征，这些特征可能会影响广告质量、效果和商业运营。以下是一些常见的广告流量平台风险特征：

1. 广告欺诈：这是一个重要的风险，包括虚假点击、虚假展示和虚假安装。欺诈行为可能会导致广告主浪费广告预算。
2. 点击短缺：某些不良行为可能导致广告流量平台的广告点击率异常低，这可能表明点击是虚假的或无效的。
3. 广告堆叠：广告堆叠指的是多个广告在同一广告位上叠加显示，降低广告可见性和用户体验。
4. 虚假定位信息：有些平台可能提供虚假的受众定位信息，导致广告投放到不相关的受众群体。
5. 广告内容违规：广告流量平台需要监控广告内容，以确保它们符合法规和政策。不合规的广告可能会引发法律纠纷或品牌损害。
6. 点击机器人：自动化程序或机器人可能会模拟真实用户的点击行为，以提高广告点击率。这可能导致广告数据不准确。
7. 广告阻挡：某些用户可能使用广告拦截器或广告屏蔽软件，导致广告无法正常展示。
8. 数据泄露：保护广告数据的安全性至关重要。数据泄露可能会导致用户隐私问题和数据滥用。
9. 竞价欺诈：竞价广告平台可能受到竞价欺诈的威胁，其中恶意广告主可能故意提高广告位的竞价价格，以获取不当利益。
10. 恶意软件和病毒传播：一些广告可能包含恶意代码，可能会感染用户设备或威胁其安全。

广告流量平台需要采取措施来识别和应对这些风险，以保护广告生态系统的质量和可信度。这包括使用风险管理策略、反作弊技术和监控工具。

当涉及广告欺诈时，存在一些常见的特征和迹象，这些特征可能有助于识别潜在的欺诈行为。这些特征包括：

1. 异常的点击率：广告点击率显著高于行业平均水平，可能表明存在虚假点击。
2. 高频率的点击：同一IP地址或设备频繁点击广告，尤其是在短时间内多次点击。
3. 虚假用户信息：广告注册信息中的用户姓名、电子邮件地址或联系信息可能是虚假的，或与真实用户信息不匹配。
4. 异常的地理位置：广告的注册地和用户实际地理位置之间存在不合理的差距，可能表明虚假信息。
5. 时间模式：广告交互的时间模式异常，如在非常早或非常晚的时间点击广告。
6. 过于快速的交互：用户在极短时间内执行多次广告交互操作，可能表明自动化点击。
7. 不合理的设备标识符：使用相同的设备标识符（如广告ID或IDFA）多次点击广告，可能表明恶意行为。
8. 异常的行为流程：用户与广告互动的方式与正常用户行为不符，如短时间内多次点击广告或在不同广告之间来回切换。
9. 不合规的应用程序环境：广告交互发生在不合规的应用程序环境中，如未经授权的应用程序。
10. 异常的广告展示时间：广告的平均展示时间明显短于正常用户的平均停留时间。

这些特征可能会在广告欺诈检测中引起警觉。广告流量平台通常会使用高级算法和技术来监控和识别这些风险特征，以减少欺诈行为对广告生态系统的影响。

当面试大学生互联网实习生时，通常会考虑以下方面的要求：

1. 学术背景：通常，招聘者会要求实习生具有相关领域的学术背景。这可以是计算机科学、信息技术、市场营销等领域。有时候，其他领域的学生也可以被考虑，特别是如果他们表现出对互联网行业的浓厚兴趣。
2. 技能和知识：招聘者通常会寻找具备特定技能和知识的候选人，如编程技能（如Python、Java、或其他编程语言）、数据分析、数字营销、网页设计、应用开发等。这些技能应该与实习的具体职责和项目相关。
3. 沟通技能：在互联网行业，沟通至关重要。实习生需要具备良好的口头和书面沟通能力，能够与团队成员、上级和同事有效地交流。
4. 分析和问题解决能力：招聘者通常看重实习生是否具备分析和问题解决的能力。这包括能够理解和解释数据，找到解决方案并适应快速变化的情况。
5. 团队合作：实习生通常需要在团队中工作，因此团队合作能力是必要的。候选人应能够有效地与不同背景和技能的人合作。
6. 自主性：实习生通常需要在项目中展现自主性，能够独立工作和自主管理任务。这种能力对于完成项目和任务非常重要。
7. 兴趣和热情：表现出对互联网行业和公司的兴趣和热情通常会使候选人更具吸引力。这表明他们愿意学习并为公司的成功做出贡献。
8. 适应能力：互联网行业经常发生变化，实习生需要具备适应快速变化的环境和技术的能力。

这些是大学生互联网实习生通常需要满足的一般要求。然而，具体要求可能会因公司、实习职位和项目的性质而有所不同。在面试前，确保仔细阅读招聘公告和职位说明，以了解公司对实习生的期望。

对于新人入行流量平台风控，需要熟悉以下一些技能和知识：

1. 数据分析：数据分析是风控的关键组成部分。新人需要能够处理和分析大量数据，以便监测潜在风险和制定风控策略。
2. 编程和脚本语言：熟悉编程语言如Python、R或其他脚本语言有助于自动化数据处理和开发风控工具。
3. 机器学习和数据挖掘：了解机器学习和数据挖掘技术，可以帮助建立模型来检测异常行为和欺诈。
4. 业务理解：理解广告行业、数字营销和流量平台的业务模型对于有效的风控至关重要。
5. 网络安全：具备网络安全知识，以识别和应对潜在的网络攻击和欺诈。
6. 风险管理策略：熟悉不同的风险管理策略，包括规则引擎、实时监控和机器学习模型。
7. 法规和合规：了解广告行业的法规和合规要求，以确保风险管理策略符合法律要求。
8. 沟通技巧：良好的沟通技巧对于与团队协作、向利益相关者解释风险问题和策略至关重要。
9. 问题解决能力：具备解决问题的能力，可以应对新的风险和挑战。
10. 适应能力：互联网行业经常变化，新人需要具备适应新技术和趋势的能力。
11. 团队合作：风控通常需要团队协作，因此具备团队合作能力是必要的。
12. 自主性：能够自主管理任务和项目，独立工作，制定和执行风险管理计划。

这些技能和知识将有助于新人在流量平台风控领域获得成功。然而，实际要求可能会因公司、具体职位和项目的性质而有所不同。

以上就是针对一份jd的拆解，并需要注意的一些点；所以在面试前，可以借助GPT来一场模拟面试；