风险实习生

优缺点分析

角色解读

• 深度接触金融风控模型，未来可向数据风控、模型算法方向深耕
• 积累信贷风险经验，有机会转正成为风险分析师或模型工程师
• 也可横向拓展至数据分析、商业分析、金融科技等方向
• 开发并优化风险模型，推动模型自动化，迭代评分卡模型
• 维护模型操作手册，参与风险成本计量和IFRS9方法更新
• 进行风险指标分析、数据挖掘，撰写分析报告支持管理层和业务决策
• 掌握SQL或Python，能独立完成数据提取和分析
• 具备数理统计基础，了解逻辑回归等建模方法
• 对信贷风险、汽车金融业务有基本认知和兴趣

申请策略

• 在简历中明确每周可实习天数，并表达对风控的兴趣
• 了解吉利汽车金融业务（如汽车贷款、融资租赁），面试时结合业务理解
• 突出SQL/Python数据处理经验，如数据分析课程项目或竞赛
• 展示数理统计课程成绩或相关项目经历
• 如有信贷、金融相关实习或研究，重点描述
• 复习SQL窗口函数、Python pandas等数据处理技巧
• 了解评分卡建模流程和常用风险指标（PD、LGD等）

面试指南

• 技术问题：先说明原理，再结合案例，最后总结收获
• 业务问题：采用"发现问题-分析原因-提出措施-评估效果"的逻辑
• 遇到不会的，诚实说明并展示自己的学习思路
• 介绍一下你使用SQL或Python做过的数据分析项目
• 什么是评分卡？常见的开发步骤有哪些？
• 你如何看待信贷风险中的二道防线？
• 如果一个资产质量指标突然恶化，你会如何分析原因？
• 你对IFRS9有什么了解？