作为一名专注于反欺诈策略算法的专家，所需掌握的核心技能和技术领域包括以下几个方面：
1. 欺诈检测算法：掌握常见欺诈行为和模式，并具备设计和开发欺诈检测算法的能力。熟悉机器学*、深度学*等相关领域的基本原理和方法，并能将其应用于欺诈检测中。
2. 特征工程：具备出色的数据处理和特征工程能力，能够从大规模数据中提取有效特征，并对特征进行选择、转换和构建，以提高模型性能。
3. 数据挖掘与分析：熟悉数据挖掘和分析的方法与技术，包括异常检测、关联规则挖掘、聚类分析等。能够运用这些技术挖掘出潜在的欺诈模式或规律。
4. 统计建模与预测：具备统计建模和预测的知识与经验，包括逻辑回归、决策树、支持向量机等常见分类算法，并了解时间序列预测等相关方法。
5. 异常检测与网络安全：了解异常检测的原理和方法，在网络安全领域拥有一定经验。熟悉攻击行为及防范手段，能够结合业务场景进行风险评估与应对策略制定。
6. 编程与工具使用：扎实的编程基础，熟练掌握Python、R或其他相关编程语言进行数据处理、建模以及可视化。同时，熟练运用各类数据科学工具（如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）进行开发。
7. 领域能力与沟通协作：对反欺诈领域能够有较深入了解，并擅长团队合作。具备出色的沟通表达能力，能够将复杂的技术问题清晰地传达给非专业人士并赢得他们的支持。
以上是反欺诈策略算法专家所需要具备的核心技能和技术要求。
在核心技术方面，需要掌握以下几个方面：
1. 多传感器联合标定：负责车辆多传感器的内外参标定，包括多摄像头、激光雷达、雷达、IMU、GNSS/RTK等。要熟悉多视几何、计算机视觉和机器人等基础知识，掌握立体几何坐标转换和3D-2D投影理论。
2. 标定平台建设与优化：参与多传感器标定平台的建设和标定流程的开发和优化。需要具备扎实的数学基础，熟练掌握C/C++编程语言以及相关库如OpenCV/Eigen/Ceres等。
3. 离线标定与在线标定系统开发：参与整车离线标定、在线标定及精度验证系统的开发。需要了解卡尔曼滤波算法、最小二乘法算法理论和应用，并具备在线自标定经验。
此外，还需要具备较高的英文文献检索和阅读能力，良好的学术沟通能力以及团队合作精神。
