说实话，准备算法面试最怕没招的。别担心！这份攻略把招行信用卡中心的面试真相一一剖析，搞定算法题、业务场景、代码实现，让你也能在面试现场一举拿下！
先从岗位职责说起：招行信用卡中心的算法岗，主要是风险控制、卡片营销、异常检测和客户画像。核心目标——用机器学习帮银行精准评估风险，降低坏账率，提升客户忠诚度。
常见面试题可分三类：基本理论、实战案例、算法设计。常问的机器学习基础题包括：AUC、KS、logistic回归正则化、决策树剪枝、集成学习思想。对于信用卡业务，还会询问如何用 P/T、WRR、复贷率等金融指标结合模型做风控。
打磨实战项目经验是关键。准备一到两个你主导的数据分析项目：① 通过因子工程提升信用卡违约预测准确率 ② 用异常检测算法降低预付卡诈骗案例。把项目详情拆成需求、数据、模型、评估和业务落地四部曲，保证面试官能在几分钟内滚动完整故事。
大数据工具与环境同样重要。招行喜爱 Spark、Flink、Kafka，Hadoop 生态。准备至少一套在 Spark 上实现特征工程、模型训练、模型上线调优的实战脚本。别忘了把批量异构源（日志、交易、常规）整合到 Data Lake 的方案也要谈。
机器学习模型核心：信用评分模型、欺诈检测模型、推荐模型。要能解释 AUC、GINI、Lift 曲线，同样要说出模型的解释性——如 SHAP、LIME，以及如何用可视化来帮助业务同事解读模型风险。
业务案例——用例是真硬术。给出卡片营销场景：如何根据客户生命周期深度预测点击率、提升转化。用 Markov Chain 或 RFM 模型示范数据分析；或用 NLP 处理客户反馈，挖掘主导痛点。
现场代码测试往往是刷刷刷的“实际编程”——实现 K-Nearest-Neighbor、实现梯度下降、或者用 Pandas 处理海量交易日志。面试官会给你一个数据集，最短 30 分钟要做特征工程→模型→评估。记得多写注释，审核代码要干净俐落。
投递与面谈技巧：简历里重点突出你在信用卡、金融类项目的算法贡献。LinkedIn 个人简介里多放业务价值描述；面谈时主动提问 PAO（问题-行动-结果），证明你不只会写代码，还能把模型落地。
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准备过程中别忘了：刷刷算法书、刷刷笔试，配合真实业务案例多练，才能在真正的面试现场成王败寇——而这倒是让人期待一通算不完的“挑战”与笑点。