AI Analyst, CIB AI CoE

优缺点分析

角色解读

• 在渣打银行CIB AI CoE，你可以从AI分析师成长为AI产品负责人或AI解决方案架构师，领导更大规模的AI转型项目
• 随着AI在金融领域的深入应用，你还可以向集团AI战略角色或首席数据官方向发展，成为银行业AI专家
• 外部机会方面，积累金融AI经验后可跳槽至顶级科技公司或咨询公司，担任AI产品总监或AI战略顾问
• 作为AI分析师，你负责AI产品的全生命周期管理，从业务需求分析、用例验证到生产部署，确保AI方案可扩展、合规且产生业务价值
• 你需要与数据科学家、ML工程师、用户体验设计师和业务团队紧密协作，将新兴AI技术（如Agentic AI、LLMOps）转化为实际的银行内部产品
• 你还负责管理产品Backlog、定义成功指标、跟踪ROI，并持续扫描行业AI趋势，为产品演进提供方向
• 核心技能是AI/ML产品管理和端到端交付能力，需要7年以上业务分析经验及至少2年AI产品管理经验
• 需要熟悉敏捷开发框架（Scrum/Kanban），能编写User Story、管理Sprint，并具备利益相关者管理能力
• 技术方面需要了解AI/ML概念和主流框架（LangChain、LangGraph等），有LLMOps或Agentic AI经验者优先
• 此外，具备以人为本的设计思维和跨部门协作能力至关重要

申请策略

• 申请时强调你对AI在金融领域应用的热情，并准备好分享你对银行业AI趋势的独到见解
• 面试前深入了解渣打银行的AI战略和CIB业务，思考你的经验如何帮助其实现‘AI at the Core of Strategy’的愿景
• 突出你在AI/ML产品全生命周期管理中的实际案例，特别是从0到1的AI项目交付经验，量化业务影响（如效率提升、收入增长）
• 强调敏捷产品管理技能，列出你如何管理Backlog、编写User Story、推动Sprint并实现迭代优化
• 展示你对AI技术的理解，包括LLMOps、Agentic AI等框架的具体使用经验，以及你如何将技术转化为商业价值
• 如果缺乏AI产品经验，建议先学习LangChain、LangGraph等Agentic AI框架，并通过Kaggle或开源项目积累端到端AI项目经验
• 补强银行合规与模型风险管理知识，了解金融行业对AI的监管要求（如模型验证、可解释性），这将增加竞争力

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答行为问题，强调你的产品思维和跨团队协作能力
• 对于技术趋势问题，先简述技术原理，再结合银行场景阐述潜在应用，最后表达你对该技术的热情和学习态度
• 请描述一个你主导的AI产品从构思到交付的全过程，遇到了哪些挑战？如何解决？
• 你如何评估一个AI用例的业务价值？请举例说明你如何定义和追踪成功指标
• 在银行等受监管环境中，你如何确保AI产品的合规性和模型风险管理？
• 你如何管理跨部门（数据科学、工程、业务）的协作？请分享一个成功推动利益相关者对齐的案例
• 你对Agentic AI或LLMOps的哪些技术最感兴趣？你认为它们在银行CIB中最有价值的应用场景是什么？
• 复习AI/ML基础概念，特别是生成式AI、Agentic AI、LLMOps等近期热门方向，并准备2-3个具体应用案例