技术笔试：考察编程（Python/SQL）和基础算法（逻辑回归、树模型）。
模型推导：解释PD/LGD模型原理及评估指标（AUC、KS）。
业务场景：分析信贷反欺诈策略或样本不平衡处理。
代码实操：现场优化模型或处理数据缺失问题。
行为面试：沟通项目经验与风控合规理解。
全程注重逻辑严谨性、业务敏感性和技术落地能力。

如何设计一个反欺诈评分卡？你会选择哪些特征和模型？
若违约样本仅0.5%，你会如何优化模型？
用Python计算KS值，并解释其业务意义

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在平安的工作真的跟打仗一样，非常的需要高效率，面试直接是上属领导面试，他一边噼里啪啦的敲击着电脑键盘，一边吩咐工作，一边和我沟通，直到二面才稍微的正式了一点

工作经验，为什么选择这个行业，曾经的战绩，性格优缺点，能不能接受加班，能不能服从工作安排

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一面是主管聊下实习经历，二面是部门负责人聊下逻辑思路，三面是HRBP聊下职业规划，会有几道笔试逻辑题，要求填写身份信息背调。

1对风控合规的理解
2用英语阐述反洗钱的思路
3风控应该从哪些角度出发
4逻辑题的思路分享

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