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Associate - Quantitative Analysis and Valuation (AI enabled) - Audit & Assurance - SH
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Associate - Quantitative Analysis and Valuation (AI enabled) - Audit & Assurance - SH

发布于 大约 14 小时前

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风险管理

AI 估算 · 12k–22k

德勤四大平台，量化估值方向专业性强，薪资在专业服务行业中属于中等偏上，随职级提升空间大。

职位详情

关于这个职位

该职位隶属于德勤审计与保证部门的金融量化团队，主要为大型银行和非银金融机构提供量化分析与估值服务

你将参与信用风险模型开发验证、金融工具独立估值、IFRS 9预期信用损失模型验证，以及AI治理和模型审计等前沿工作
适合具备数理和编程背景，对金融风险管理感兴趣的求职者

最低要求

金融、经济、管理科学、统计、数学、物理、计算机科学、电子工程及其他STEM专业本科及以上学历

热衷于帮助客户解决问题并实现共赢
对AI等先进技术应用于业务增长、数字化转型、数据分析、量化模型开发和金融风险管理有浓厚兴趣
具备扎实的数理统计、计量经济学和机器学习理论基础，并表现出较强的编程能力，能够完成端到端的大数据分析、可视化和模型开发
具有团队合作精神和快速学习能力，具备优秀的人际交往、沟通和时间管理能力，能够团队协作、在压力下工作并遵守项目截止日期
了解或对金融估值方法论有浓厚兴趣

工作职责

你将有机会参与为一级和二级银行及顶级非银行金融机构提供的创新风险管理解决方案设计和服务：

利用统计学、大数据分析、机器学习算法和AI解决方案，开发和验证信用风险评级模型及策略，并为顶级金融机构设计行业领先的智能风控和监管合规模型应用方案
协助客户在ESG和气候风险管理、风险数据平台、数字化下一代风险管理解决方案等前沿业务领域进行创新
为GSIBs/DSIBs提供风险数据汇总和报告、恢复和处置计划、海外监管合规等监管合规服务
对金融工具（包括衍生品、非上市股权投资、结构化产品和第三级公允价值资产）进行独立估值审计复核，应用IFRS 13公允价值层级、市场法、收益法（DCF）和期权定价模型，质疑管理层的假设和方法
根据IFRS 9审查和独立验证预期信用损失（ECL）模型，包括PD/LGD/EAD参数基准、阶段划分评估、宏观经济情景分析和模型治理评估，针对主要银行和金融机构客户
支持AI治理和AI模型保证业务，包括AI系统风险评估、模型验证以及为采用生成式AI和机器学习解决方案的金融机构开发AI审计方法
你还将：
在动态、跨文化和跨职能合作中获得经验：与德勤不同业务部门、不同文化背景和专业能力的团队紧密合作，为大型银行或顶级金融机构提供领先的解决方案
有机会在德勤网络的全球团队中合作开展重点专业服务领域的工作
成为银行业领先实践的贡献者，并获得第一手经验：为顶级银行提供解决方案，了解行业最佳实践的发展，并积极推动风险管理领域的行业进步
促进个人和职业成长：拥有清晰的职业发展路径，有竞争力的个人和财务增长
配备尖端培训平台和项目，以及明确的年度评估晋升机制
接触前沿估值方法和AI驱动的审计工具：使用专有估值模型、基于Python的分析框架和GenAI驱动的审核平台

优先资格

FRM或CFA或CQF认证者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 德勤的行业声誉和全球平台，为职业发展背书
  • 职业发展路径明确，培训资源丰富，有年度评估晋升机制
  • 与大型金融机构客户合作，积累高端行业经验
  • 四大工作强度大，加班和出差可能较多，需要较强抗压能力
  • 需要持续学习新知识（如AI、新会计准则），保持技术竞争力

缺点 / 挑战

  • 接触前沿的AI在金融风险管理中的应用，技术含量高
  • 量化建模和编程要求高，入门门槛较高
  • 适合数理背景强、对金融风险管理有浓厚兴趣、能适应高强度工作并追求长期职业发展的求职者

角色解读

  • 在四大审计与咨询体系内，可沿Associate→Senior→Manager→Senior Manager→Director的路径晋升
  • 依托德勤全球网络，可跨域发展至风险管理咨询、数据科学、金融科技等方向
  • 积累大型银行客户经验，未来可跳槽至金融机构、监管部门或金融科技公司
  • 开发和验证信用风险模型，使用统计和机器学习方法，帮助银行实现智能风控
  • 对金融衍生品、非上市股权等复杂金融工具进行独立估值复核，确保公允价值计量合规
  • 支持AI治理和模型审计，评估金融机构采用生成式AI和机器学习解决方案的风险
  • 参与ESG和气候风险管理等前沿领域，为客户设计创新解决方案
  • 扎实的数理统计、计量经济学和机器学习理论基础
  • 熟练使用Python进行数据分析和建模，具备大数据处理和可视化能力
  • 了解金融产品、估值方法和相关会计准则（如IFRS 9、IFRS 13）
  • 优秀的沟通能力和团队协作精神，能够在压力下工作并按时交付

申请策略

  • 关注德勤的招聘流程，可尝试内推或参加宣讲会
  • 准备英文面试，因为团队可能有跨国协作，需展示英文沟通能力
  • 突出量化建模项目经验，如信用评分卡、风险模型开发或验证
  • 强调编程能力（Python、SQL）和数据分析实战项目
  • 如有FRM/CFA/CQF证书，务必写明
  • 若无，展示正在备考也可加分
  • 体现对金融产品或估值方法的理解，如参加过金融竞赛或相关实习
  • 提前学习IFRS 9、IFRS 13等会计准则，了解ECL模型和公允价值层级

面试指南

  • 对于技术问题，先阐述核心原理，再结合项目经验举例，最后总结方法论
  • 对于行为问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答
  • 对于行业见解，结合最新趋势和德勤的业务特点，展示思辨能力
  • 请解释IFRS 9预期信用损失模型的基本原理和关键参数（PD、LGD、EAD）
  • 如何验证一个信用风险模型的效果？你会使用哪些评估指标？
  • 用Python实现一个简单的线性回归，并说明如何处理多重共线性
  • 谈谈你对AI在金融风险管理中应用的看法，以及潜在风险
  • 为什么选择德勤的量化团队，而不是其他金融机构？

职位点评

53
综合评分

德勤四大平台，量化风险管理方向，职业发展路径清晰，但工作强度大，现场办公。

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。

更适合这类人
适合追求职业发展、渴望学习前沿技术、能接受高强度工作的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利50
成长发展85
工作生活40
使命价值65

薪资福利

50较低

JD未提及具体薪资和福利，但德勤作为四大，薪酬体系完善，奖金和加班费可能较可观，整体处于市场中等水平。

薪资信号未披露（AI估算：12K-22K/月）

成长发展

85较高

JD明确提及清晰的职业发展路径、年度评估晋升机制、尖端培训平台，且涉及AI等前沿技术，发展空间大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、机器学习、大数据、AI、GenAI、IFRS、信用风险、估值
成长机会职业发展路径、晋升机制、培训平台
业务类型profit_center

工作生活

40较低

工作地点为上海市，但JD未提及弹性工作或远程选项，且四大工作强度通常较高，WLB信号不明。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

65中等

金融风险管理行业与AI应用结合，具有较好前景，且为客户提供合规和风控服务，有一定社会价值，但整体影响中性。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术

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