汇丰
Consultant Specialist
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发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公风险管理
风险管理
Sql
数据管道
机器学习
金融风险
Ccr
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
金融科技前沿岗位，AI应用机会多，薪资有竞争力，但工作强度可能较高。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
40K
比风险管理中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1290 个在招 · 其中风险管理 14 个
市场机会
选择不多
广州 · 风险管理 · 4 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是汇丰银行技术与运营团队中的顾问专家，主要负责交易对手信用风险（CCR）数据质量的全流程管理，包括数据获取、清洗、映射和验证，并推动数据控制与现代化改造
你将与交易风险、XVA/金融、前台等部门紧密合作，解决数据问题，同时参与AI用例的落地，将AI辅助操作融入日常运营，提升效率与风险控制能力
适合具备扎实数据工程和金融风险知识、并希望深入AI应用领域的专业人士
最低要求
在风险/金融技术领域有丰富经验，专注于数据管道和控制（交易+参考+市场数据）
对CCR基础有良好的工作知识：敞口/PFE概念、抵押品和CSA条款、平仓净额结算，以及结果如何汇总（交易→净额结算集→交易对手/集团）
有与高级利益相关者澄清需求并清晰书面沟通（决策、假设、影响）的经验
具备Java和/或Python的实际工程能力，以及扎实的SQL和数据分析技能
生产环境思维：故障排除、事件管理，并构建可观测和可审计的系统
有将AI应用于工作流程的实际经验（不仅仅是理论）：在受控环境中实现重复性分析、运营流程或决策支持的自动化
具备用于AI工程化的强大Python技能：使用notebook和/或服务，提示工程基础，并通过API将AI组件集成到现有系统/流程中
能够验证AI输出：建立人机回环检查、质量门、评估指标和清晰的审计追踪，使输出可解释且可信
结构化问题解决思维：能够将混乱的运营痛点转化为可自动化的步骤（流程映射、控制点、数据需求）
工作职责
端到端负责CCR输入数据质量：包括交易、抵押品、协议/净额结算、交易对手参考数据和市场数据的来源、准备、映射、丰富和验证
将业务成果转化为清晰的技术需求（定义、假设、验收标准、控制总数和签署）
设计和运行数据控制：完整性、一致性、及时性、对账和敞口变动的可解释性
与利益相关者（交易风险、XVA/财务、前台、抵押品等）合作解决差异，商定“数据源”，并快速交付
推动现代化：支持向微服务、Kafka/事件驱动模式以及改进可观测性（日志/指标/追踪）的迁移，涵盖GCP和本地环境
支持生产稳定性：事件分类、根本原因分析、runbook、截止时间管理（EOD/日内）和受控发布
与开发人员和量化分析师紧密合作，将Java/Python服务与内部C++分析库集成
在CCR IT流程中识别并交付AI用例（例如数据质量分类、自动差异分类、异常变动解释草稿、控制优化），优先考虑具有明确风险降低和效率提升的用例
将“AI辅助运营”嵌入到日常业务中：
自动总结事件和变更请求，
使用日志/指标/追踪加速根本原因假设生成，
自动生成runbook建议和基于知识的维护
应用ML/统计技术进行主动控制，例如对数据量、数据漂移、对账中断、异常敞口变动和限额突破进行异常检测（具有透明的阈值和人工覆盖）
为技术和非技术输出启用安全、受控的GenAI使用：需求起草、测试用例生成、发布说明、对账评论、利益相关者更新——确保正确性、可审计性和适当的审批
与工程、数据、治理团队合作，确保AI解决方案合规且生产就绪（模型监控、变更控制、访问控制、可追溯性和明确的所有权）
衡量价值和成果：定义KPI（分类时间、中断积压、控制失败率、节省的人工工作量），并根据证据持续改进解决方案
优先资格
有SA-CCR实施/支持经验，和/或CVA/XVA（包括敏感性）经验
熟悉Kafka、微服务模式、模式版本控制以及重放/幂等性
有在GCP（以及混合本地/云环境）上运营的经验
有压力测试和监管报告经验
有ML异常检测/时间序列分析用于运营监控和数据质量（例如漂移、离群值检测、对账中断预测）的经验
有构建内部工具（例如工作流自动化、工单增强、知识搜索、runbook copilots）以提高团队吞吐量的经验
熟悉模型风险/AI治理概念（例如监控、版本控制、受控发布、文档）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 汇丰作为全球性银行，提供稳定的职业平台和丰富的资源
- 工作内容多样，涵盖数据、技术、业务和AI，有利于综合能力提升
- 数据质量控制和AI应用落地可能面临复杂性和合规要求
缺点 / 挑战
- 职位涉及前沿的AI应用，能积累宝贵的AI工程和金融风险经验
- 提供混合办公模式，工作灵活性较高
- 需要同时掌握金融风险知识和技术技能，学习曲线较陡峭
- 需要与多个团队协作，沟通协调成本较高
- 适合具备金融科技背景，对数据、AI和风险控制有浓厚兴趣，并希望在跨国银行环境中发展的专业人士
角色解读
- 在金融科技领域，可向数据工程、AI工程或风险管理专家方向发展
- 在汇丰内部，有机会晋升为技术负责人或团队主管，管理数据平台和AI解决方案
- 随着AI在金融领域的应用加深，可成为AI治理和合规方面的专家
- 负责金融风险（CCR）数据管道的端到端管理，包括数据获取、清洗、验证和监控，确保数据质量
- 与业务和技术团队合作，将业务需求转化为技术方案，并推动数据控制流程的优化
- 应用AI技术（如机器学习、GenAI）实现运营自动化，例如事件分类、异常检测和报告生成
- 参与系统现代化，包括迁移到微服务和事件驱动架构，并确保生产环境的稳定性
- 扎实的Java或Python编程能力，以及SQL和数据分析技能
- 对金融风险概念（如CCR、PFE、净额结算）有深入理解
- 具备AI应用经验，包括提示工程、API集成和AI输出验证
- 强大的问题解决能力，能够将运营痛点转化为自动化流程
申请策略
- 在简历中明确体现AI在金融场景中的实际应用，而不仅仅是理论
- 准备展示如何将业务问题转化为技术解决方案的案例
- 突出在金融风险或数据管道方面的项目经验，尤其是CCR相关
- 强调Java/Python编程能力，以及SQL和数据分析技能
- 展示AI应用案例，如自动化流程、机器学习模型或GenAI集成
- 提及与高级利益相关者沟通和需求澄清的经验
- 深入学习CCR、SA-CCR和XVA等金融风险概念
- 加强Python在AI工程中的应用，如提示工程和API集成
面试指南
- 对于技术问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答
- 对于概念问题，先定义概念，再结合实例说明
- 对于AI应用问题，强调从问题定义到解决方案的完整流程，并提及验证和治理
- 请描述一个你如何确保数据质量的案例，包括你使用的控制措施
- 你如何将AI集成到现有系统中？请举例说明
- 解释CCR中的净额结算和抵押品管理概念
- 如何设计一个异常检测系统来监控数据漂移？
- 描述一次与高级利益相关者沟通需求的经验
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活70
使命价值70
薪资福利
75中等
该职位提供有竞争力的薪资和福利，但具体数字未披露，整体补偿水平符合市场标准。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
职位强调AI应用和现代化技术，提供丰富的技能成长机会，且汇丰提供专业发展支持。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Python、Kafka、GCP、机器学习、GenAI
成长机会continuous professional development
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
提供混合式办公，但未提及具体远程天数，工作强度可能较高。
工作模式混合式弹性办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡flexible working
使命价值
70中等
金融行业稳定，但职位对社会的影响中性，主要关注风险控制。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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