德勤
Associate - Big Bank - Shanghai(315544)审计及鉴证
Associate - Big Bank - Shanghai(315544)审计及鉴证
发布于 5 个月前普通员工/个人贡献者
上海市
初级经验
全职员工
仅现场办公
本科
法务、风险与合规
信用风险模型
团队协作
大数据分析
机器学习
金融监管
ESG
FRM
SAS
AI 估算 · 18k–28k
作为四大会计师事务所的风险咨询初级岗位，需要较强的数理和编程技能，服务于顶尖金融机构，薪资在市场上具备竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位是德勤审计及鉴证部门面向大型商业银行及顶尖非银金融机构的风险咨询岗位
你将参与创新风险管理解决方案的设计与服务，运用统计、大数据分析和机器学习算法，为客户的信用风险模型、ESG与气候风险管理、监管合规等领域提供专业支持
这是一个能让你在顶尖金融机构项目中快速成长，积累前沿风险管理实践经验的绝佳机会
最低要求
金融、经济、管理科学、统计、数学、物理、计算机科学或其他STEM专业的学士及以上学位
年金融机构相关工作经验
有在金融场景中应用大型AI模型经验者优先
对帮助客户解决问题并实现双赢充满热情
对应用AI等先进技术推动业务增长、数字化转型、数据分析、量化模型开发和金融风险管理有浓厚兴趣
团队合作者，学习能力强，具备优秀的人际交往和沟通能力，能在压力下工作并遵守项目截止日期
工作职责
使用统计、大数据分析、机器学习算法开发和验证信用风险评级模型与策略
为顶尖金融机构在智能风控和监管合规相关领域，设计行业领先的模型应用解决方案
在ESG与气候风险管理、数据平台、数字化赋能的新一代风险管理解决方案等前沿业务领域协助客户进行创新
为全球系统重要性银行（G-SIBs）/国内系统重要性银行（D-SIBs）提供风险数据汇总与报告、恢复与处置计划、海外监管合规等监管合规服务
独立承担部分项目任务，并基于过往金融行业经验为客户提供可操作的专业建议
在动态、跨文化、跨职能的合作中积累经验：与德勤内部不同业务部门、不同文化背景和多元专业能力的团队紧密合作，为大型银行或顶尖金融机构提供前沿解决方案
有机会在德勤全球网络中与我们专注的专业服务领域内的全球团队合作
成为银行业领先实践的贡献者并获得第一手经验：可以为顶尖银行提供解决方案，了解行业最佳实践的演变，并积极为风险管理领域的行业进步做出贡献
实现个人和职业成长：你将拥有明确的职业发展路径，具有竞争力的个人和财务增长，配备前沿的培训平台和项目，以及明确的年度评估晋升机制，以帮助你提升专业能力并追求职业愿景
优先资格
熟悉信用风险模型开发或验证及金融监管框架者优先
熟悉商业智能工具、数据分析、统计建模、编程（如Python, R, VBA, SAS等）者优先
拥有CPA、CFA、FRM等专业认证者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：德勤作为全球顶级专业服务机构，品牌认可度高，能接触服务最顶尖的金融机构客户，项目视野开阔
- 技能复合：岗位融合金融、数据分析和前沿技术（AI/ML），能培养稀缺的“金融+科技”复合型能力，职业护城河宽
缺点 / 挑战
- 成长体系：公司提供清晰的晋升路径、系统的培训（如前沿技术、风险管理）和全球项目合作机会，成长加速明显
- 工作强度：咨询行业通常项目节奏快、交付压力大，需要适应高强度工作和频繁的跨团队协作
- 知识更新快：金融监管政策和风险管理技术（如AI应用、ESG标准）迭代迅速，需要持续学习和快速适应
- 要求全面：不仅需要过硬的技术和业务分析能力，对沟通、客户服务和项目管理等软技能也有较高要求
- 适合对金融科技和风险管理有浓厚兴趣，具备较强数理和逻辑分析能力，并希望在顶尖专业平台快速成长的理工科或经管类背景的初级人才
角色解读
- 专业路径：可从风险模型分析师成长为模型验证专家、ESG风险顾问或特定监管领域的资深顾问
- 管理路径：积累项目经验后，可向项目经理、团队负责人发展，负责更大规模的咨询项目
- 行业路径：在德勤积累顶尖金融机构的服务经验后，未来可转向银行、券商等机构的风险管理部门
- 运用Python、R等工具和机器学习算法，为银行等金融机构开发并验证信用风险评级模型
- 参与设计智能风控和监管合规解决方案，协助客户应对ESG、气候风险等新兴领域的挑战
- 为全球及国内系统重要性银行提供风险数据报告、恢复处置计划等专业合规咨询服务
- 扎实的数理统计基础和编程能力，熟悉Python、R、SAS等至少一种数据分析或建模工具
- 对金融风险管理（尤其是信用风险）和当前金融监管框架有基本理解或浓厚兴趣
- 出色的逻辑分析、解决问题能力，以及良好的跨团队沟通与协作能力
申请策略
- 在申请和面试中，强调你“帮助客户解决问题”的热情和“团队合作”的能力，这与德勤的文化和该岗位的服务性质高度契合
- 准备好用STAR法则清晰阐述你过往经历中体现分析能力、抗压能力和学习能力的具体事例
- 重点突出与数据分析、统计建模或编程相关的课程、项目或实习经历，特别是使用Python/R/SAS解决实际问题的案例
- 如有金融机构（银行、券商、基金等）的实习或工作经验，务必详细描述工作内容，尤其是与风险、数据分析相关的部分
- 展示你的学习能力和对金融风险领域的兴趣，例如自学相关课程、考取FRM/CFA证书（或正在备考）、关注行业动态等
- 强化Python或R的数据分析库（如pandas, numpy, scikit-learn）的实战应用能力，尝试用公开金融数据完成一个小型风险分析项目
- 系统了解巴塞尔协议、中国商业银行资本管理办法等基础监管框架，以及信用风险模型（如PD/LGD/EAD）的基本概念
- 提前熟悉德勤在风险咨询、ESG等领域的重点服务和行业观点，展现你对公司和业务的深入了解
面试指南
- 对于技术或业务问题，采用“背景-目标-行动-结果”的结构来回答，确保逻辑清晰、重点突出
- 对于动机类问题，将个人兴趣、技能储备与岗位要求、公司/行业发展趋势相结合，体现你的深入思考和长期规划
- 对于行为类问题，准备具体、真实的案例，重点描述你的思考过程、采取的行动以及最终带来的积极影响
- 请分享一个你使用Python/R/SAS等工具进行数据分析或建模的项目经历，你遇到了什么挑战，如何解决的？
- 你对信用风险模型（开发或验证）有哪些了解？能否简述一下主要步骤或关键考量？
- 你为什么对金融风险管理/ESG风险领域感兴趣？你如何看待AI技术在这个领域的应用前景？
- 描述一次你在团队合作中遇到分歧或困难，你是如何沟通并推动问题解决的？
- 你对德勤以及我们风险咨询业务线有什么了解？为什么认为自己适合这个岗位？
职位点评
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