徐工集团
风控数字化管理
风控数字化管理
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公风险管理
风险管理
Sql
数据分析
数据可视化
机器学习
评分卡
逻辑回归
风控建模
风险预警
值不值得投
薪资怎么样
7.0千
比风险管理中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
6 个在招 · 其中风险管理 6 个
市场机会
选择不多
徐州 · 风险管理 · 6 个在招
职位详情
关于这个职位
这是徐工集团面向应届生开设的海外金融风控数字化岗位，主要参与风控体系的智能化升级
你将运用统计与机器学习方法搭建风险指标体系、预警规则和信用评估模型，并推动客户准入、资产监管、逾期处置等流程线上化、自动化落地
最低要求
本科及以上学历，统计学、大数据管理、金融工程、金融数学、财务、风险管理、风险计量等相关专业，应届毕业生
持有英语6级及同等水平证书
熟练使用Excel、SQL、Python等数据分析工具，具备较强数据处理能力
逻辑思维清晰，学习能力、沟通协调能力强，责任心强
工作职责
参与海外金融风控体系智能化升级，推动风控制度、授信规则、处置标准系统化落地
协同推进客户准入、资产监管、逾期及不良处置全流程线上自动化，优化风控系统功能
搭建海外业务风险数据指标体系，负责数据清洗、风险看板及可视化报表建设
设计并迭代风险预警规则与模型，提升风险识别的前瞻性与精准度
运用统计与机器学习方法开发信用评估、风险计量等风控模型并推动落地应用
协同业务、财务、IT等部门开展风控数字化专项工作，输出分析报告与优化建议
优先资格
了解风控建模方法（评分卡、逻辑回归、决策树等）者优先
具备良好英语能力者优先，能适应跨时区、跨文化协作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位直接参与海外金融风控体系的智能化升级，业务场景真实、成长空间清晰
- 能同时积累风控业务理解与数据建模两类能力，技能组合较为稀缺
- 大型装备制造集团的平台与国际业务背景，有助于拓宽视野
- 海外业务涉及跨时区、跨文化协作，沟通与协调成本不低
- 作为应届生岗位，前期可能需要较快补齐业务与建模知识
- 适合统计学、金融工程、数据相关专业，对风控与建模感兴趣、愿意在数据与业务之间架桥的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 岗位需要同时理解风控业务与数据建模，对综合能力要求较高
角色解读
- 可从风控数据分析与建模起步，逐步成长为风控建模专家或风控数字化项目负责人
- 随着经验积累，也可向海外风险管理、金融科技或数据科学方向发展
- 你主要负责把海外金融风控的规则和流程系统化、线上化，包括客户准入、资产监管、逾期处置等环节的自动化改造
- 同时搭建风险数据指标体系、看板和预警模型，并用统计与机器学习方法开发信用评估与风险计量模型
- 需要扎实的数据处理能力，熟练使用Excel、SQL、Python进行数据清洗与分析
- 了解风控建模方法（评分卡、逻辑回归、决策树等）和基本机器学习方法
- 此外还需要较强的逻辑思维、沟通协调能力和一定的英语水平以支持跨时区协作
申请策略
- 了解徐工集团海外业务与金融风控的数字化方向，在面试中体现对制造业国际化与风险管理的兴趣
- 可关注公司在海外投融资、国际贸易结算方面的风控场景
- 突出统计、金融工程或数据相关专业背景及英语六级等证书
- 用具体项目展示Python、SQL的数据清洗与建模能力，如课程项目、实习或竞赛
- 若有评分卡、逻辑回归、决策树等风控建模经历应重点呈现
- 强调逻辑思维与跨部门沟通协作的经历
- 提前熟悉风控建模的常见方法（评分卡、逻辑回归、决策树）与实际落地流程
- 补充SQL查询优化、Python数据处理（pandas）及可视化工具（如Power BI/Tableau）的实操练习
面试指南
- 回答技术类问题时，按“背景—方法—结果”结构讲清思路与产出
- 回答业务设计题时，先梳理目标与关键风险点，再谈指标选取与模型选择
- 回答协作题时，强调需求对齐、分阶段推进与及时反馈
- 请介绍一个你用Python/SQL完成数据清洗与分析的案例
- 你了解哪些风控建模方法？评分卡模型的基本流程是怎样的？
- 如果让你搭建一个海外业务的风险预警指标体系，你会如何设计？
- 你如何与业务、财务、IT等部门协作推动一个数字化项目？
- 面对跨时区、跨文化的沟通，你有哪些经验或准备？
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