渣打银行
Associate Director, Retail IRB Models
Associate Director, Retail IRB Models
发布于 6 个月前中层管理(经理/总监)
广州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
法务、风险与合规
信用风险建模
团队领导
数据挖掘
统计建模
项目管理
风险策略
A-Irb
SAS
AI 估算 · 35k–60k
该职位要求中级经验、高级建模技能和团队领导能力，属于银行核心风控岗位，在广州市场具备较强竞争力。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向零售银行和小企业贷款业务的信用风险模型与策略高级职位
您将负责领导A-IRB模型、信用风险评分卡及相关策略的开发与交付，为渣打银行的全球零售和中小企业业务组合提供分析支持
该职位要求具备扎实的统计建模能力和项目管理经验，并能与非技术背景的高级利益相关者有效沟通
最低要求
统计学、应用数学、运筹学、经济学、工程学、MBA或其他定量学科的学士/高级（硕士或更高）学位
拥有4-6年统计建模、数据挖掘和理解数据模式的实际动手经验，这是领导项目的绝对必要条件
具备使用Python（优先）、SAS或类似工具的扎实编码背景是基本要求
工作职责
策略** 战略性思维
业务** 理解零售业务
流程** 流程改进
人员与人才**
以身作则
为团队设定明确的期望，并与所有相关合作伙伴协作
为团队成员设定并监控目标，并提供反馈
风险管理** 管理风险
治理** 遵守治理规定
监管与商业行为**
展示模范行为，并践行集团的价值观和行为准则
个人负责在渣打银行内嵌入最高标准的道德规范，包括监管和商业行为
这包括理解并确保在精神和实质上遵守所有适用的法律、法规、指导方针和集团行为准则
有效且协作地识别、上报、缓解和解决风险、行为和合规事宜
主要利益相关者**
各国无担保和有担保风险及业务负责人
评分卡负责人
集团模型验证
模型风险政策与治理
模型交付管理
优先资格
了解A-IRB相关法规将被视为加分项
有直接与业务部门互动以及接触国际市场的经验将是加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 适合拥有扎实数理统计背景、热爱解决复杂问题、并希望在金融核心领域建立长期职业优势的求职者
缺点 / 挑战
- 平台优势：在全球性银行的核心风控部门工作，能接触国际业务和前沿的风险管理实践，平台起点高
- 技能积累：深度参与A-IRB等高级风险模型的开发，是金融领域含金量很高的硬核技能，市场稀缺性强
- 职业前景：风险合规是金融业的稳定核心职能，经验可迁移性强，职业发展路径清晰且受尊重
- 技术难度高：需要持续跟进复杂的监管要求（如A-IRB）和统计建模技术，学习压力大
- 责任重大：模型结果直接影响银行的信贷决策和风险敞口，工作容错率低，需承受较大压力
- 沟通挑战：需在技术严谨性与业务可理解性之间找到平衡，有效说服非技术背景的决策者
角色解读
- 专业路径：可向更资深的模型专家、模型验证负责人或模型风险治理专家方向发展
- 管理路径：可晋升为风险分析部门负责人，管理更大的团队和更复杂的风险组合
- 行业路径：在银行、金融科技或咨询公司担任高级风险顾问或首席风险官
- 领导并交付2-3个信用风险模型项目，包括A-IRB模型、信用风险评分卡及相关策略的开发与实施
- 进行基于决策树的客户细分和画像分析，为全球业务提供风险分析支持，并协助复杂风险模型的业务落地
- 管理项目资源，确保按时交付，并严格遵守所有适用的标准、法规和内部政策
- 核心是4-6年统计建模和数据挖掘的实战经验，能够独立领导项目
- 必须精通Python或SAS等编程工具，用于模型开发和数据分析
- 需要具备优秀的沟通能力，能够向非技术背景的高级管理者解释复杂的模型输出和业务影响
申请策略
- 深入了解渣打银行的零售与中小企业业务特点，思考如何将你的模型经验应用于其具体业务场景
- 在申请和面试中，展现出对风险合规文化的高度认同，以及“亲力亲为”和注重细节的工作风格
- 重点突出过去4-6年中，独立或主导完成的信用风险模型（PD/LGD/EAD）或评分卡项目，量化项目成果（如提升区分度、降低坏账率）
- 详细描述使用Python/SAS进行数据清洗、特征工程、模型构建和验证的具体技术栈与流程
- 展示领导或协调项目团队的经验，以及向业务部门汇报并推动模型落地的成功案例
- 如果对A-IRB等巴塞尔协议监管框架不熟悉，建议系统学习相关法规和银行内部实施指南
- 加强使用Python（如pandas, scikit-learn, statsmodels）进行金融风险建模的实战练习，可寻找公开数据集进行模拟项目
- 练习如何用通俗的语言向“外行”解释复杂的统计概念和模型结论，提升业务沟通能力
面试指南
- 对于技术问题，采用“情境-任务-行动-结果”（STAR）法则来结构化回答，重点突出你的个人贡献和技术决策过程
- 对于沟通和冲突类问题，展现“以数据/事实为基础，以业务目标为导向”的解决思路，强调协作与寻求共识
- 请详细描述一个你从头到尾负责的信用风险评分卡或A-IRB模型项目，你遇到的最大挑战是什么，如何解决的？
- 你如何确保开发的模型不仅统计上稳健，而且能被业务部门理解并实际应用？请举例说明
- 如果业务部门对你的模型结果提出质疑，认为过于保守影响了业务增长，你会如何处理？
- 请解释一下PD、LGD、EAD模型之间的区别与联系，以及在零售信贷中的应用
- 你如何管理多个项目并行时的优先级和资源，以确保所有项目都能按时高质量交付？
- 深入复习统计建模知识（如逻辑回归、决策树、模型验证指标）和信用风险核心概念
职位点评
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