27届秋招-资产分析师（国际化金融-信贷）

优缺点分析

角色解读

• 从资产分析师起步，可向资深风控分析师、风控策略专家方向发展
• 积累模型经验后，可转向数据科学、算法工程师或风险管理等高级岗位
• 在滴滴国际化业务中，有机会接触海外市场，拓展全球化职业视野
• 建设并优化信贷全流程的风险指标体系，确保指标口径和业务匹配
• 监测资产质量，分析逾期迁移和NPL变动，输出归因报告
• 评估不同策略版本的效果，支持策略调优的数据论证
• 参与风险预测、LTV等模型的维护和迭代，进行数据处理和效果跟踪
• 扎实的数学或计算机基础，掌握机器学习、深度学习、因果推断理论
• 熟练使用Python/Java/Scala建模，熟悉SQL/Hive/Spark数据处理
• 具备优秀的逻辑分析和问题解决能力，对数据敏感
• 英语流利优先，能适应国际化工作环境

申请策略

• 投递前了解滴滴国际化业务和信贷产品，面试中体现对业务的理解
• 准备一个完整的建模项目案例，展示从数据清洗到模型评估的全过程
• 突出机器学习、深度学习相关项目或竞赛经历，尤其是金融类数据项目
• 强调SQL/Hive/Spark的熟练度，可举实际数据处理案例
• 如有因果推断、风险模型相关研究或实习，务必重点体现
• 展示英语能力，如雅思托福成绩或国际化交流经历
• 提前复习机器学习和因果推断核心概念，动手实践Python建模
• 熟悉Hive/Spark操作，可在本地装环境练习大数据处理

面试指南

• 用STAR法则描述项目：情境、任务、行动、结果，突出你的贡献和成果
• 对于模型评估问题，可结合准确率、召回率、AUC等指标，以及业务场景下的权衡
• 展示逻辑思维：先定义问题，再拆解，最后给出方案，并说明备选方案
• 请介绍一个你使用机器学习解决实际问题的项目
• 如何评估一个信贷风险模型的好坏？
• 谈谈你对因果推断在风控中应用的理解
• 面对大量数据，你如何设计指标体系来监测资产质量？
• SQL中如何优化一个复杂查询？