汇丰
Intern - Global Risk Analytics
Intern - Global Risk Analytics
发布于 1 小时前实习/见习
实习生混合式弹性办公数据分析与科学
数据分析与科学
Generative Ai
Llm
Numpy
Scikit-Learn
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
顶尖外企背景、前沿AI技术栈、混合办公友好，侧重个人技能成长与职业起步
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
8.0千
比数据分析与科学中位数低
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 940 个在招 · 其中数据分析与科学 10 个
市场机会
选择适中
广州 · 数据分析与科学 · 32 个在招
职位详情
关于这个职位
该实习岗位位于汇丰广州分行风险与合规部，主要协助团队研究生成式AI与大语言模型（LLM）等新兴技术对业务的影响
你需要使用Python构建概念验证原型（PoC），参与维护内部“技术雷达”报告，并向高级数据科学家及利益相关者展示研究成果，旨在培养具备AI视野的风险分析人才
最低要求
统计学、数学或计算机科学专业的本科三年级/四年级学生，或硕士一年级/二年级学生
具备扎实的Python编程技能，熟悉常用数据科学库（如Pandas, NumPy, Scikit-learn）
对人工智能和机器学习有 demonstrable interest（可证明的兴趣）
具备优秀的解决问题能力和独立开展研究任务的能力
拥有良好的沟通技巧，能够向不同受众清晰解释复杂的技术概念
工作职责
Conduct Targeted Research: Investigate emerging technologies, particularly in the Generative AI and Large Language Model (LLM) space, and summarize their potential impact on our business.
Develop Proof-of-Concepts (PoCs): Use Python and other modern tools to build small, functional prototypes that test new ideas and demonstrate their value to senior stakeholders.
Create the "Tech Radar": Assist in the creation and maintenance of a quarterly "Tech Radar" report, our internal guide to the most promising new technologies.
Collaborate and Present: Work closely with senior data scientists and engineers, and present your research findings and PoC demonstrations to the wider analytics team.
Problem-Solve: Tackle challenging, open-ended problems and contribute to a culture of innovation and continuous learning
优先资格
具有LLMs、提示工程（Prompt Engineering）或LangChain等框架的使用经验者优先
具备自然的好奇心，热衷于学习和尝试新技术
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：汇丰作为全球顶级银行，提供规范的培训体系和广阔的国际化视野
- 技术前沿：直接接触生成式AI和LLM等最新技术，而非传统运维工作
- 导师资源：能与资深数据科学家和工程师紧密合作，获得高质量指导
- 技术更新快：需要快速学习并消化不断变化的AI技术栈
- 竞争激烈：作为知名外企实习岗，申请人数众多，筛选标准严格
- 适合计算机、统计或数学专业的高年级本科生或研究生，对AI技术在金融领域的应用充满热情，且希望在大平台积累实战经验的求职者
缺点 / 挑战
- 混合办公：支持Hybrid Worker模式，工作灵活性较高
- 业务理解门槛：需将技术与金融风险场景结合，对商业敏感度有要求
角色解读
- 深入掌握金融风控领域的AI应用，成为兼具金融知识与技术能力的复合型人才
- 积累从技术研究到落地演示的全流程经验，提升技术影响力
- 表现优异者可获得汇丰长期留用机会，进入全球风险管理或数据科学部门发展
- 研究生成式AI和LLM等前沿技术，评估其对银行业务的潜在影响
- 使用Python编写代码，快速搭建技术原型（PoC）以验证想法的可行性
- 协助整理和发布季度‘技术雷达’报告，梳理新兴技术趋势
- 向团队内部展示研究成果和技术演示，促进知识共享
- 扎实的Python编程能力，熟练使用Pandas、NumPy等数据处理库
- 对AI/ML领域有浓厚兴趣，了解LLM、Prompt Engineering或LangChain者优先
- 出色的信息搜集、总结和分析能力，能够将复杂技术问题通俗化表达
- 独立研究和解决问题的能力，具备良好的沟通协作技巧
申请策略
- 确保简历中明确标注当前学历阶段（如本科大三/研一），符合JD硬性要求
- 在求职信中表达对汇丰价值观（如包容、创新）的认同
- 提前准备如何用非技术语言解释复杂AI概念的例子，以应对面试中的沟通考察
- 突出Python编程项目经历，特别是涉及数据分析、机器学习或AI原型的案例
- 强调对LLM、LangChain等新技术的学习成果或个人实践项目
- 展示研究报告或技术演示经验，体现将技术转化为业务价值的能力
- 提及任何与金融、风险或合规相关的课程或项目背景
- 复习并巩固Python数据分析三大件（Pandas, NumPy, Matplotlib）
面试指南
- STAR法则：针对行为面试题，严格按照情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)结构回答
- 技术+业务双视角：回答技术问题后，务必关联到对业务（如风险控制、效率提升）的实际价值
- 结构化表达：在解释复杂概念时，先给出直观类比，再补充技术细节，最后总结核心价值
- 请介绍一个你使用Python解决复杂数据问题的项目，你在其中扮演什么角色？
- 你对生成式AI或LLM有什么了解？你认为它们如何改变银行业的风险管理？
- 如果让你向一位非技术背景的高管解释一个复杂的AI概念，你会怎么做？
- 请描述一次你独立研究一个新主题并将其成果展示给他人的经历
- 为什么选择汇丰的风险与合规部门进行实习？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活85
使命价值75
薪资福利
70中等
作为跨国巨头企业的实习岗位，薪资虽不如正式员工丰厚，但高于市场平均水平，且提供完善的福利体系，稳定性高。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–1.0万/月）
成长发展
90较高
岗位直接接触前沿AI技术，且有资深导师指导，成长路径清晰，非常适合追求技术深度和行业视野的求职者。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Generative AI、LLM、LangChain、Machine Learning
成长机会continuous professional development、opportunities to grow
业务类型cost_center
工作生活
85较高
明确标注为Hybrid Worker，提供混合办公模式，且公司文化强调灵活工作和包容性，WLB表现良好。
工作模式混合式弹性办公
办公地点市区核心地段
加班情况明确说明WLB/不加班
工作生活平衡flexible working
使命价值
75中等
虽然属于银行后台支持部门，但通过技术创新赋能业务增长，具有一定的社会价值和行业影响力。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号enabling businesses to thrive and economies to prosper、helping people to fulfil their hopes and realise their ambitions
创新程度积极采用新技术
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