德勤
Manager/Senior Manager - Regulatory & Financial Risk - BJ/SH/GZ/SZ(315543)战略、风险与企业交易
Manager/Senior Manager - Regulatory & Financial Risk - BJ/SH/GZ/SZ(315543)战略、风险与企业交易
发布于 5 个月前中层管理(经理/总监)
北京市
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
数据清洗
机器学习
深度学习
特征工程
监管合规
Frm/Cfa
SAS
SQL
AI 估算 · 35k–65k
该职位要求复合型技能（金融+数据+AI），在顶级咨询公司从事前沿风险管理，市场竞争力强，薪资水平位于行业高位。
职位详情
关于这个职位
这是一个德勤的风险咨询岗位，专注于金融与监管风险领域
您将主要负责利用数据分析和机器学习技术，开发和优化信用风险量化模型，并参与将人工智能应用于风险管理的前沿项目
该职位需要您具备扎实的金融风险知识、数据处理能力和编程技能，以支持金融机构应对复杂的监管环境和业务挑战
最低要求
教育背景：
金融、经济、工程、风险管理、量化金融、法律或相关领域的学士学位
工作经验：
在领先的咨询公司、银行、保险公司、交易所、监管机构、信用评级机构、经纪公司、私募股权、资产管理公司、科技公司/初创企业拥有3-5年行业经验，或具备与信用风险量化建模和AI算法应用相关的经验
在金融领域拥有数据分析、特征工程和模型验证的实践经验
技术技能：
深刻理解信用风险管理框架，精通统计、机器学习和AI技术，特别是深度学习和自然语言处理
熟练掌握信用风险模型算法和操作，包括逻辑回归、决策树、聚类和神经网络
拥有丰富的金融机构数据处理经验，熟悉信贷审批流程，以及零售和非零售贷款的数据清洗/分析
擅长处理外部数据（如人行、税务、司法数据）和结构化/非结构化数据
熟悉处理异常数据的方法
拥有信用风险模型开发、部署、验证、优化和持续监控的实践经验
具备熟练的编程技能，精通SAS、Python或SQL，以及sklearn、PyTorch等机器学习库
专业资格：
持有FRM、CFA、SAS相关或同等认证
软技能：
具备在复杂矩阵环境中工作的经验
具有国际视野和文化敏感性
熟悉影响金融机构的不断变化的监管环境
优秀的沟通和协作能力，能够在团队中有效工作
流利的商务英语书面和口语能力
流利的中文是加分项
能够支持转型和变革计划，展现出热情、干劲和效率
工作职责
工作职责：
对财务和会计数据集进行数据清洗，以实现标准化和统一性
开发、优化和验证信用风险量化模型，以增强其在贷款审批、违约预测和信用评分中的应用
利用统计和机器学习方法构建信用风险模型，提高其预测能力和稳定性
参与将AI技术应用于信用风险管理的项目，探索深度学习、强化学习等先进方法在信用评分和违约预测中的应用
分析和处理多源异构数据（如交易数据、社交数据、行为数据），以提高数据质量并设计有效的特征
能够建立和应用对方法论、框架、流程、资产和工具的深刻理解，以开发和实施有效的数据驱动解决方案
支持并交付风险咨询项目
按照预期的范围和时间表产出高质量的项目交付成果
支持业务发展，包括销售投标流程和合同管理
参与提升德勤在风险咨询服务领域领先地位的声誉建设活动，例如参与活动和出版物
为咨询工具和方法论的持续发展和改进做出贡献
支持德勤与香港及其他地区的主要金融机构、行业代表机构和监管机构的关系
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：德勤作为顶级咨询公司，提供接触各行业头部金融机构的广阔视野和高端项目经验，履历含金量高
- 技能前沿：工作内容紧密结合AI与金融，能持续接触并实践机器学习、深度学习在风控领域的最新应用，技术保鲜度高
- 复合发展：角色兼具技术深度与商业广度，有利于培养“技术+业务+咨询”的复合型竞争力，职业选择面宽
- 技术深度与广度平衡：既要求深入掌握复杂的量化建模技术，又需要理解不断变化的金融业务和监管逻辑，学习曲线陡峭
缺点 / 挑战
- 工作强度：咨询行业项目制工作节奏快，可能面临紧俏的项目周期、客户高要求以及多任务并行处理的压力
- 成果压力：模型的效果和项目的成功直接关系到客户决策和公司声誉，对工作的准确性和可靠性要求极高
- 适合拥有金融、统计或计算机背景，对“数据+金融”交叉领域有强烈兴趣，追求技术挑战与商业价值结合，且能适应快节奏、高强度工作的求职者
角色解读
- 专业纵深：可以从信用风险模型专家，成长为更广泛的金融风险（市场风险、操作风险）或AI金融应用领域的权威顾问
- 管理拓展：凭借在项目中的表现，可向项目经理、团队负责人方向发展，负责更大规模的咨询团队和项目交付
- 行业转换：积累的金融风控和量化建模经验，是进入银行、券商、金融科技公司核心风控或数据部门的宝贵资本
- 核心工作是运用Python/SAS等工具，对金融机构的信贷数据进行清洗、分析和建模，开发用于违约预测和信用评分的量化模型
- 参与将深度学习、强化学习等前沿AI技术应用于信用风险管理的创新项目，探索提升模型性能的新方法
- 除了技术工作，还需支持风险咨询项目的交付、客户沟通以及部分业务拓展活动，扮演技术专家与咨询顾问的双重角色
- 硬核技术栈：必须精通Python或SAS进行数据分析与建模，熟悉sklearn、PyTorch等库，并具备处理多源异构金融数据的实战能力
- 领域专业知识：深刻理解信用风险管理全流程（审批、评分、监控）及监管要求，通常需FRM/CFA等证书佐证
- 复合型能力：不仅要有扎实的统计和机器学习基础，还需具备良好的沟通协作能力，以在团队和客户间有效推进项目
申请策略
- 深入了解德勤风险咨询部门的重点服务线和近期行业报告，在申请和面试中展现你对公司业务和行业趋势的认知
- 准备1-2个能体现你解决复杂问题、团队协作和抗压能力的详细故事，以应对行为面试环节
- 重点突出与信用风险建模、数据清洗、特征工程直接相关的项目经验，量化描述模型效果（如AUC提升、坏账率降低）
- 清晰列出掌握的技术工具（Python/SAS/SQL, sklearn/PyTorch）和相关专业认证（FRM/CFA），证明技术硬实力
- 若有在咨询、银行或金融科技公司的实习或工作经历，应强调其中的数据分析、模型开发或跨部门协作部分
- 若对深度学习在金融中的应用了解不深，可提前学习相关案例和论文，并尝试用PyTorch/TensorFlow复现简单的信用评分模型
- 加强对中国金融监管政策（如巴塞尔协议III本土化）的理解，面试中能结合监管谈技术方案会更具优势
- 提升结构化表达和案例分析能力，咨询面试常涉及案例讨论，需清晰阐述问题定义、分析框架和解决方案
面试指南
- 对于技术问题，采用“STAR”原则变体：情境（业务背景/数据特点）- 任务（要解决的具体问题）- 行动（采用的技术方法、工具和步骤）- 结果（量化指标提升、业务价值）
- 对于案例或方案设计问题，先定义核心问题和约束条件，再构建分析框架（如数据、模型、流程、监控），最后给出分阶段的可执行建议，并提及潜在风险和应对
- 请详细描述一个你参与过的信用风险建模项目，你在其中承担的角色、用到的技术方法以及最终的模型效果如何？
- 如果遇到信贷数据中存在大量缺失值和异常值，你会采取哪些策略进行预处理和特征工程？
- 如何评估一个信用评分模型的性能？除了AUC，还会关注哪些指标？为什么？
- 谈谈你对深度学习（如LSTM、Transformer）应用于信用风险预测的看法，相比传统模型有何优劣？
- 假设客户是一家银行，他们希望提升小微企业的信贷审批效率和风控水平，你会如何设计一个咨询解决方案？
- 深入复习信用风险模型（如逻辑回归、评分卡、GBDT）的原理、假设、评估方法及在SAS/Python中的实现
职位点评
Watch Jobs