嘉吉投资
Analyst, RMG Market Risk (AI & Quantitative Focus)
Analyst, RMG Market Risk (AI & Quantitative Focus)
发布于 大约 12 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
人工智能
市场风险管理
数据分析
机器学习
量化分析
金融建模
风险管理
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
跨国企业核心岗、AI与量化技术前沿、成长性强，但WLB信息不明。
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
24K
比风险管理中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
33 个在招
市场机会
选择适中
上海 · 风险管理 · 50 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个位于上海的市场风险分析师岗位，隶属于跨国巨头嘉吉投资
该职位专注于运用量化分析、人工智能和数据驱动的洞察来识别、评估和缓释市场风险
你需要开发风险管理模型和流程，支持交易组织内基于AI的决策工具开发，帮助公司评估潜在损失与机会
最低要求
相关领域学士学位或同等学历经验
至少2年相关工作经验
优先考虑拥有量化金融、数学、统计学、数据科学、计算机科学、工程学、经济学或相关学科的学位
具备使用Python、SQL、R或类似数据分析工具的经验
具备强大的分析、量化和解决问题的能力
工作职责
评估并向组织各职能单位沟通有关业务风险、市场趋势和分析洞察的信息
参与控制措施、量化模型和数据驱动方法的开发和实施，以最小化组织风险并增强商业决策能力
通过统计、量化和预测分析技术，为市场变动可能导致的潜在财务后果进行评估
支持AI、机器学习和分析工具的开发和应用，以改善风险评估、预测和交易表现
分析大型复杂数据集，识别与交易和风险管理活动相关的趋势、模式和机会
能够在最少监督下独立解决中等复杂度的问题，并将更复杂的问题上报给适当的人员
承担其他分配的职责
优先资格
在AI、机器学习、预测分析或量化建模方面有经验
有商品市场、交易、风险管理或金融市场的相关经验
有构建分析模型、预测工具或决策支持解决方案的经验
能够将复杂的分析结果有效地传达给技术和业务利益相关者
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 在跨国企业平台工作，能接触到全球化的业务场景、成熟的风控体系和高标准的专业培训
- 位于上海，金融资源丰富，职业机会多
- 需要将复杂的量化分析结果用通俗语言向业务部门解释，对沟通能力要求高
- 适合具备扎实数据分析和编程基础，对金融量化领域有浓厚兴趣，并希望利用人工智能技术解决实际商业问题的求职者
缺点 / 挑战
- 直接参与前沿的AI与量化分析技术在金融风险领域的应用，技术成长快
- 所在岗位是风险管理和交易决策的关键支持，对公司价值贡献明确，专业地位较高
- 需要持续跟踪AI/ML和金融市场的最新发展，学习压力大
- 市场风险岗位直接关联公司盈亏，工作责任感强，在市场剧烈波动时工作压力可能增大
角色解读
- 技术深耕路线：可向高级市场风险分析师、量化风险模型专家或AI风控科学家方向发展
- 管理路线：在积累经验和业绩后，可转向风险管理团队负责人、部门经理等管理岗位
- 业务路线：凭借对市场和风险的深刻理解，可能转向交易策略、投资组合管理或业务发展等相关领域
- 运用Python、SQL等工具处理和分析海量金融数据，构建量化风险模型
- 应用AI和机器学习算法优化风险评估和预测流程，为交易决策提供支持
- 评估商品市场波动带来的潜在财务影响，并与业务部门沟通风险洞察
- 参与开发和实施风险管理策略、控制措施及数据分析工具
- 扎实的编程能力，精通Python、SQL、R中至少一门用于数据分析
- 掌握统计学、量化建模和机器学习的基本原理与应用
- 对金融市场，尤其是商品市场、衍生品和风险管理有基本理解
- 出色的分析和解决问题能力，以及良好的跨部门沟通能力
申请策略
- 深入研究嘉吉作为全球大宗商品贸易巨头的业务模式和其面临的主要市场风险（如价格波动、供应链风险等）
- 在面试中，准备1-2个你如何运用技术手段解决具体风险分析问题的案例，最好能体现量化或AI思维
- 突出使用Python、SQL、R进行数据分析和建模的具体项目经验，尤其是与金融、风险或AI相关的
- 详细描述任何参与过的量化模型开发、机器学习应用或数据分析预测项目，阐明个人贡献和成果
- 清晰列出掌握的机器学习算法、统计模型和金融风控相关知识
- 强调与业务团队沟通复杂分析结论的经验，展示业务理解力
- 巩固和深化Python在金融数据分析领域的应用，学习Pandas、NumPy、Scikit-learn等库
- 补充金融风险管理（如市场风险度量VaR）和商品市场基础知识
面试指南
- 对于技术问题，采用STAR原则（情境、任务、行动、结果）清晰描述项目，重点突出你的技术选型、实现过程和量化成果
- 对于业务问题，先阐述基本概念，再结合具体例子（即使是假设的）说明技术如何解决实际问题，体现你的业务与技术结合能力
- 对于情景问题，强调数据驱动决策的原则，以及沟通时使用可视化、简化语言和类比等方法来确保理解一致
- 请描述一个你使用Python或SQL处理和分析大规模数据集的项目，你遇到了哪些挑战，如何解决的？
- 你如何理解市场风险管理？请举例说明一个量化模型在风险评估中是如何应用的？
- 如果让你用机器学习方法来预测某种商品的价格波动，你会考虑哪些特征？会使用什么模型？
- 当你的分析结论与业务部门的直观判断不一致时，你会如何沟通和处理？
- 复习常用的机器学习算法（如回归、时间序列预测、分类）及其在金融场景下的适用性
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
该职位属于跨国企业的中高级技术岗，薪资水平具有市场竞争力，且能提供稳定的平台，但具体福利细节未在JD中披露。
薪资信号面议 (18K-30K/月)
成长发展
85较高
该职位直接应用AI、机器学习和量化分析等前沿技术于复杂的金融风险管理场景，技能提升空间大，且有清晰的专家型或管理型成长路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、R、机器学习、人工智能、预测分析、量化建模
成长机会Support the development and application of AI, machine learning and analytical tools
业务类型profit_center
工作生活
50较低
职位未提及任何远程办公或弹性工作安排，推断为现场办公。作为投资和交易支持岗位，工作节奏可能较快，未明确提及WLB相关信息。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
服务于全球重要的大宗商品供应链企业，风险管理直接关系到公司稳健运营和市场稳定，具有一定的行业重要性和社会价值。行业处于稳定成熟阶段，但技术应用方面有创新空间。
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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