我在阿里妈妈做风控算法——摘自【阿里妈妈招聘】公众号

先简单介绍下自己，我是一名95年的风控算法工程师，兼深度学习资深炼丹师。2020年7月份于中科院自动化所毕业后加入的阿里妈妈，目前在风控技术团队负责广告内容风控的相关工作。梦想是业务风险密度无限趋于0，算法准召、F1无限趋于1。

算上之前在阿里实习的时间，来公司也快有两年了。经历了实习期的新鲜感、第一年的探索和彷徨之后，2021年是个人成长最快的一年，收获了很多新的认知和业务理解，也更加明确如何让算法技术为风控业务带来更多的安全感。但在这里，我想抛开技术，单纯记录下自己这两年的打怪升级经验和心路历程，希望为即将加入或者刚加入阿里的学弟学妹们提供些借鉴经验。

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【初心❤️】

我的最后一段校园生活是在中科院自动化所度过的，那里也是国内最早从事AI相关工作的地方。只是早些时候人工智能没那么火的时候，更多是用机器学习、模式识别等子领域来对外介绍自己的方向，比如我所在的实验室就叫做模式识别实验室。之后随着图像分类、人脸识别等智能算法的大规模落地，才统一用AI（Artificial Intelligence）来称呼。

读研期间，我的研究方向为目标检测，包含人脸、行人和通用物体检测等，这也跟我现在的工作内容息息相关。在实验室的生活，简单却也有些枯燥，每天都是看论文、找问题、想idea和实现idea，如果work的话，就写个论文或者专利。学术界评价算法模型的方式也很简单，看公开数据集上谁的算法指标更高或者模型性能更好。研二上学期，我在地平线（Horizon Robotics）实习，那是第一次进入工业界，见识到了工业界和学术界的gap。在学术界，所有问题都是明确定义好的，数据集、模型和评价指标都是确定的，我们只需要优化模型就能解决问题。但是在工业界，很多时候问题都是不明确的，没有数据集和可参考方案，甚至连评价都很难评价。例如风控领域，如何评价算法的召回率就是一个老大难问题，因为你永远无法知道大盘的真实风险数量。这也使得很多高逼格模型在实践中都很难落地，许多paper里的idea在实际任务中都不work。相比于实验室的科研生活，工业界有着更多待解决的更具挑战的任务，尽管艰难，但每一次算法突破都能带来真实的业务提升。

那时候的自己就有了一个想法，我想去工业界看看，做出能真正落地的算法，让自己的模型/算法能得到更多人的使用和认可。因此研二我婉拒了导师的转博机会和留实验室工作机会，毅然投入到了庞大的找工作大军中。尽管未来因此充满了许多不确定性，但我还是想试试，想忠于自己的内心。

【初识阿里】

研二下学期，大家都开始寻找实习机会，在和导师沟通之后，我也难得获得了2个月的实习时间。在2019年那个有阿选阿的年代，阿里是公认的国内top互联网公司，也是我的首选目标。在导师和师兄们的推荐下，我投了阿里妈妈部门，希望能在业务部门将算法落地，解决业务中真实存在的问题。

2019年7月份，我开始了自己的实习工作，负责的内容是品牌logo检测算法的研发。当时阿里妈妈在品牌识别方面，主要依靠接入集团的算法能力，但该算法仍是基于传统特征算子，在模型效果和性能方面都不太能满足日益复杂的业务管控需求。而利用深度学习来实现品牌logo的检测，在当时也算是一个比较新的尝试，因为品牌logo的款式、类型变异极大，相较于人脸、行人等高确定性特征物体，识别难度还是很大的，也不太确定能否达到预期效果。不过好在毕竟是自己的研究方向，在模型的选型、方案设计和模型优化等方面，还是比较擅长的。前后耗时将近3个月的时间，完成了全套算法的构建，并在工程同学的帮助下，赶在双十一之前完成了模型的部署，并取得了极为显著的业务效果。该模型自2019年10月份上线之后，一直支撑着品牌风险识别的需求，直到去年才被我用更加先进的模型所替换。

这是我在阿里开发的第一个模型，也是自己第一次尝试去解决一个未明确定义的问题，确实收获了许多不一样的认知。实习结束之后，我也更加明确后续加入阿里的决心和信心。

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【野蛮生长】

2020年对我来说是极不平凡的一年，因为新冠疫情，整个研三下半年都是在家里度过的，远程开会、写毕业论文、远程答辩等，没有毕业典礼，也没有离别送行，校园生活就此结束。2020年7月13日，我正式入职阿里，但团队当时正在经历变化，实习期间带我的师兄和主管都刚刚离职，我对自己接下来要做的事情非常不确定。不过所幸团队里的师兄都很nice，热心帮我解决问题和融入工作，从校园生活转变到工作中，倒也没有太多的不适。

刚入职时，团队leader说过，新人来到阿里要保持野蛮生长的状态，不要为自己设限，时刻保持求知欲和好奇心。当时的自己其实并不能深刻体会其中的含义，但在之后的工作中才慢慢理解。读研期间，虽然每个人都有自己的研究方向，但这不代表着你学的什么，工作之后就必须做什么。很多业务问题的复杂度，并不是一个或两个模型/算法能够解决的，需要多种模型的相互配合，才能构成一个完备的识别体系。这个时候，不论是CV模型还是NLP模型，不论是深度算法还是工程优化算法，都只是一种工具，都是算法工程师需要掌握的解决业务问题的方式方法。正如阿里一句土话所说，全力以赴拿结果。在业务中，不论黑猫还是白猫，能抓老鼠的才是好猫。我们需要不断扩充自己的认知边界和知识体系，从算法工程师努力成长为全栈工程师，从问题定义、特征拆解、数据构建、模型设计、工程优化，再到最终的部署上线，提供一站式解决方案。这样一套完整的知识体系储备，才能构建起属于自己的业务和技术壁垒，不为自己设限，多做尝试总是好事。

【寻找自己的价值】

对于刚入职的新同学来说，融入到团队中，找到自己的团队价值和业务价值是非常重要的事情。谁都想要那种被需要的感觉，谁都不想自己是可有可无的。不论是业务需求还是团队建设需求，找到被需要的感觉对新人来说是很重要的。

我刚入职的第1个月也是挺迷茫的，找不到自己在团队中的定位和价值。自己做的事情，都是基于团队已有算法框架的应用，谁都能做，渐渐的也有点迷茫和担心。因此我也在思考，有什么东西是别人没做的，而我能去尝试做一下的。后来在和主管的闲聊中，了解到当时团队最急缺的算法需求为人脸识别，虽然临时对接了集团的识别能力，但不论是计算吞吐，还是业务灵活度方面，都还不能满足需求，迫切需要有一个自研的人脸识别算法。这对于当时的我来说，确实是个很好的机会，但面对的压力也很大。冷启动阶段，没有数据，没有模型，甚至连知识储备都是欠缺的。和其他算法不同，人脸识别是一个非常复杂的算法系统，牵扯到的算法包括人脸检测、关键点定位、人脸校正、人脸特征提取、特征检索等多个环节，每一个环节都是一个独立的完整模块，不像分类还是检测任务，一个模型就能cover。这对当时的自己既是挑战，也是机会，我也需要这个机会去证明自己。之后经过两个多月的折磨之后，所幸人脸识别模型赶在双十一之前如期完成。上线之时，也受到过运营的质疑，毕竟要用一个新人开发的模型，替换一个稳定运行的成熟模型，谁都觉得不靠谱。不过好在最后一切顺利，2020年双十一，新模型正式上线；2021年双十一，经历多版本优化后，完成全场景的替换。看着日常上亿级别的模型调用量，一切都是值得的。

对新人来说，短期内找不到自己的定位很正常，但要利用这段时间，多去思考团队目前需要的是什么，寻找潜在的业务或者算法价值。之后便是主动承担起责任，努力将这份价值兑现。

转一年香" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>" src="https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20210810/63_1628580863821/3C7BD61EA61DF300627D0B9108CD0000"/>

按照阿里的年陈文化，入职满一年之后，叫做一年香。我是在2021年的7月份拿到的一年香徽章，工牌卡带也变成了黄色，还剩下橙色、红色和金色卡带，希望自己能集齐四色卡带，到时候一定会再写个10年回忆总结，哈哈。

左边为新人卡带，右边为一年香卡带

一年的时间，基本适应了阿里的工作节奏，逐渐找到自己的定位和价值。之后的目标便是继续成长，进一步扩展自己的业务价值。FY21财年，自己的工作重心都在算法/模型的能力建设上，虽然解决了很多实际算法问题，但在业务方面的成长确实有限，也暴露了一些问题。在总结了经验教训之后，FY22这一年里，自己的一些收获分享如下：

——算法壁垒，简单有效原理。算法没有壁垒，真正的壁垒在于数据和领域知识。模型没有高低之分，简单有效即为合理。

——对齐目标，做好预期管理。定期和主管对齐目标，确保你做的事情，和团队建设大方向保持一致。对业务方不过高承诺，实事求是。

——业务思考很重要。来源于业务思考的模型，才能真正解决业务问题。

——坚持正确的事情。坚持做正确的事情，做有利于个人发展的事情。

【算法壁垒，简单有效原理】

对于算法工程师来说，壁垒不在于模型，而在于数据。对于同一批数据集，尽管不同的算法工程师能训练得到不同效果的模型，但在业务中，这些指标的差异并不会带来肉眼可见的业务效果变化。随着各种算法模型和框架的开源，算法的复制成本是很低的，因此算法很难成为壁垒，能形成壁垒的就是数据和领域知识了。很多情况下，数据集的完备性和纯净度，才是制约模型效果的关键。日常的很多工作，其实都在如何获取更多有价值的样本，样本量不足，再简单的任务都很难拟合。对业务部门来说，数据和业务是紧密相关的，了解业务的本质就是了解数据和构建领域知识的过程。算法的学习成本很低，但领域知识的学习和数据获取的成本很高。

对于算法同学，特别是刚踏入工作岗位的同学来说，容易陷入一种盲目的技术憧憬中。模型设计阶段，喜欢构建非常复杂的模型，堆砌各种高大上的算法，但在实际业务中的收益并不明显，且容易带来不必要的工程计算压力。这时候就应该遵循经典的奥卡姆剃刀原理，简单有效即为合理。这就如同数学建模一样，对于给定的复杂问题，通过各种抽象和特征定义，将复杂的问题简单化，用简单的方法解决复杂的问题，对业务的帮助才能最大化。

【对齐目标，做好预期管理】

在考核阶段，很重要的前提是你的产出和主管的预期目标能保持一致，这点对于新同学来说很重要。否则你可能努力工作了一年，结果辛苦产出的结果却并不是主管想要的，这就容易导致最终的结果和自己预期会有比较大的gap。在做事情之前，一定要和主管对齐目标，确保自己后续的工作和团队大方向、主管预期保持一致，避免劳而无功。

面对日常算法需求的时候，要做好业务方的期望管理。要提前分析好问题的难点，不要轻易承诺业务效果，实事求是。在实践中，很多问题的难度是远超预期的，如果过高承诺效果，容易导致最终产出和运营预期存在较大gap，这也会为后续的优化上线和运营规则配置带来麻烦。此外，预期管理对于个人同样重要，人之所以会感觉到不甘，很多情况下是自己的预期和实际结果存在gap，gap越大越难受。因此做好个人的预期管理，不预先设定过高的期待值，非常重要。

【业务思考很重要】

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在业务部门，对业务思考的深度和带来的业务价值非常重要，这点对于算法和开发岗的同学同样重要。不论何种形式的考核，都会先看个人的业务思考深度，以及为业务发展带来的价值。而这两点在很多情况下，容易被算法或者开发同学所忽略。因为在技术人的惯性思维里，解决了棘手问题，设计了高大上的算法所获得的成就感，比业务成就带来的满足感要高的多。这也使得有时候我们会陷入到这种思维里，一味追求创新，追求算法的先进性，却忽略了很多跟业务效果更加紧密相关的环节，如数据准备/清洗，模型迭代等。最终使得模型效果大打折扣。

为了避免上述问题，在模型设计阶段，需要提前了解业务背景，了解制约当前业务发展最紧迫的环节，再针对性地设计算法，实现真正的头痛医头脚痛医脚，带来最明确的业务效果提升。在内容风控领域，业务思考非常重要。特别是对于一些底限类风险，如何设计出更加具有安全感，更具完备性的识别算法，离不开个人对业务风险的深刻理解和思考。单纯依靠运营输入的知识远远不够，不要让运营告诉你有哪些类型的风险，以及需要哪些识别能力。他们的建议只是参考，更重要的是要从全局的角度去对问题进行拆解，多想多看，运营的管控需求始终只是你模型识别能力的子集。有些类型的风险并不是不管，只是他们没有想到，要尝试创造管控需求。以我的品牌logo识别工作为例，我之前的工作重心都是投入到风险的召回方面，却忽略了业务管控的标准要求。尽管模型的识别精度很高，但是很多无关商品、山寨相关的风险在业务中是不管控的，使得模型精度和业务精度存在极大的gap。之后重新分析了这部分人审通过的风险数据之后，设计了无关商品自动过滤模型，才真正解决了业务上精度不足的问题。

【坚持正确的事情】

工作也好，为人也罢，还是要坚持做自己坚信的认为正确的事情。外界评价和业务指标有时候并不是判断自己工作的绝对标准，更重要的，是要看自己所做的，是否是真正正确的事情，真正利于个人技术提升和业务发展的事情。例如对于一些底限类风险，可能很努力地设计了许多风险兜底模型，但大盘上因为风险spam极低，看不到业务效果。但这并不意味着这件事情没有意义，相反底限类风险的布防才是关乎内容风控安全的生死问题。

合不忘初心

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