渣打银行
Data Scientist
Data Scientist
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
广州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据科学
Agentic Ai
Aml
Genai
Llm
Machine Learning
Rag
Sql
Fraud Analytics
AI 估算 · 35k–55k
跨国银行高级数据科学家，要求5-7年经验及前沿AI技能，薪资竞争力强，广州地区月薪中高位。
职位详情
关于这个职位
这是渣打银行广州办公室的高级数据科学家职位，专注于构建企业数据基础并应用机器学习、GenAI等技术解决银行在反洗钱、信用风险、欺诈检测等领域的复杂问题
你需要与业务、风险团队紧密协作，开发预测模型和数据分析产品，驱动业务决策和风险管控
职位涉及前沿的LLM/RAG架构和Agentic AI工作流，技术挑战大，成长空间广
最低要求
最低学历要求：本科
语言要求：英语
年处理数据集和构建统计模型的经验
具备GenAI技术领导力——评估并选择合适的LLM/RAG架构以交付银行用例
设计并部署Agentic AI工作流
统计学、数学、计算机科学或其他量化领域的硕士或博士学位
有创建数据架构的经验
熟悉多种机器学习技术（聚类、决策树学习、人工神经网络等）及其现实优缺点
有作为数据科学家的成熟经验
能使用统计编程语言（R、Python、SQL等）处理数据并从大型数据集中提取洞察
能使用商业智能工具（如Tableau、Data Studio）和数据框架（如Google Big Query、Big Table、Data Flow）
具备问题解决能力
热爱从大型数据集中发现解决方案，并与利益相关者协作改善业务成果
优秀的书面和口头沟通能力，能够跨团队协调
优秀的沟通和演示能力
有敏捷工作方式和工具（Jira、Confluence、Trello、Slack等）的经验
工作职责
高级分析与AI**
与相关利益方合作，构建并实施Dashboard/报告平台、机器学习环境和分析平台（AWS、Google）
开发预测模型和机器学习算法，用于购买倾向、流失预防、行为细分以及存款、贷款、投资和保险产品的个性化
进行AML、信用风险和欺诈分析，包括检测模型、评分模型、早期预警指标、交易监控分析和异常检测
创建并维护欺诈检测与预防模型（申请欺诈和交易欺诈），并根据新兴模式持续优化检测逻辑
构建并优化AML分析，如可疑活动检测、行为模式分析、客户风险评分和模型调优，以减少误报
开发并维护信用评分模型、行为风险模型和组合监控分析，以支持承保、额度管理、催收和风险定价
分析来自内部和第三方的海量数据集，推动产品、客户体验、风险控制、营销有效性和业务战略的优化
增强数据收集流程，加入构建稳健的产品、风险、AML和欺诈分析系统所需的相关特征
处理、清洗并验证用于模型开发和持续分析的数据完整性
自动化数据摄取管道和异常检测系统，确保持续性能跟踪
使用探索性数据分析、统计技术和AI驱动洞察来识别趋势和模式
使用清晰的故事叙述、数据可视化技术和可操作的建议，向业务和风险利益相关者呈现洞察
在业务、产品、AML、信用和欺诈领域执行临时分析，并向高级管理层呈现明确结果
选择特征，构建并优化机器学习分类器，持续改进模型
模型治理**
开发流程、仪表板和工具，以监控和分析产品、AML、信用风险和欺诈模型的性能、稳定性、漂移和数据准确性
支持完整的模型治理生命周期，包括文档、验证准备、性能报告以及符合内部模型风险管理标准
定期审查模型输入、假设、概念合理性和操作有效性
监控误报/漏报率、持续校准需求和性能退化
与模型验证、合规、风险团队合作，确保符合监管期望和内部治理框架
确保所有模型的透明度、可追溯性和可复现性——包括版本控制、变更管理和治理工件维护
向业务、产品和风险委员会清晰报告模型行为、风险、局限性和绩效结果
监管与商业行为**
展现模范行为，践行集团的价值观和行为准则
个人负责在渣打银行内部嵌入最高标准的道德规范，包括监管和商业行为，确保理解并遵守所有适用法律、法规、指南和集团行为准则
有效、协作地识别、上报、缓解和解决风险、行为和合规事项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 工作涉及GenAI、LLM、Agentic AI等前沿技术，有丰富的数据资源和业务场景，技术成长空间大
- 渣打银行是国际知名银行，平台稳定，福利完善（如30天年假、20周育儿假等），职业声誉加成高
- 能接触风控、反欺诈、信用模型等高价值领域，积累金融行业稀缺的专业能力
- 大型银行内部决策链较长，AI项目的落地周期可能较慢，需要耐心和协调能力
- 适合具备扎实数据科学功底、对金融风控和前沿AI应用有热情，并愿意在规范环境中高质量交付的资深技术人才
缺点 / 挑战
- 银行对模型治理和合规要求严格，工作流程复杂，需要兼顾创新与风险控制
- 跨部门协作频繁，需要将复杂的模型结果清晰地解释给非技术背景的业务和风险团队
角色解读
- 从高级数据科学家可向数据科学团队负责人或AI专家路线发展，领导复杂AI项目并影响银行决策
- 在渣打银行这样的大型跨国机构，可跨地域/跨业务线轮岗，积累风险管理、数字化转型等多领域经验
- 随着银行业对AI和模型风险管理的重视，可成长为模型治理、AI合规等新兴领域的专家
- 构建预测模型和ML算法，解决银行在存款、贷款、投资等业务中的客户洞察、流失预防和个性化推荐问题
- 推进反洗钱（AML）、信用风险和欺诈检测分析，开发检测/评分模型、早期预警指标及异常交易监控
- 设计并部署包含LLM/RAG和Agentic AI的智能工作流，支持银行用例的自动化决策和业务优化
- 负责模型治理全生命周期，监控模型性能、漂移和数据质量，确保符合内外部风险管理和监管要求
- 扎实的统计和数学基础，精通Python、R、SQL等数据处理语言，能高效处理大规模数据集
- 丰富的机器学习实践经验，熟悉聚类、决策树、神经网络等算法及其适用场景
- 熟悉GenAI、LLM、RAG和Agentic AI架构，能够评估并落地银行场景下的AI解决方案
- 良好的商业沟通和可视化技能，能用Tableau、Data Studio等工具向业务和风控团队清晰传达洞察
申请策略
- 了解渣打银行的数字化转型战略和Trust（新加坡数字银行）业务，展示你对公司方向和挑战的理解
- 准备一个你主导的完整案例，从问题定义、数据处理、建模到部署和治理，展示你的全链路思维
- 重点突出5-7年相关工作经验中的具体项目，尤其是金融行业的风控、反欺诈或AML分析案例
- 强调你在构建ML模型和LLM/RAG/Agentic AI方面的实际应用，包括架构选型和部署经验
- 展示数据架构设计与自动化数据管道的经验，体现端到端的数据产品能力
- 量化项目成果，如“降低了XX%的误报率”、“提升了XX%的营销响应率”等
- 补充或强化GenAI相关实践，如使用LangChain、LlamaIndex等框架搭建RAG系统和Agentic工作流
- 熟悉银行风控领域常用的模型治理框架和监管要求，如模型风险管理、可解释性、公平性等
面试指南
- 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目，突出个人贡献和量化成果
- 展示技术深度时，先讲业务背景，再讲技术选型原因，最后讲落地效果和后续迭代，体现全局观
- 针对模型治理问题，强调流程规范、文档完整性和风险意识，必要时引用监管法规（如巴塞尔协议）
- 请讲一个你构建和部署机器学习模型到生产的项目，如何保证模型的性能和稳定性？
- 在欺诈检测场景中，你如何平衡误报和漏报？有哪些调优策略？
- 你对LLM和RAG架构的理解？如何在银行场景下选择合适的模型和架构？
- 解释一个你使用过的模型治理框架，如何确保模型符合监管要求？
- 如何向非技术背景的高管解释一个复杂模型的结果？请举例
职位点评
81
综合评分
国际大行高级数据科学家，前沿AI技术+稳定平台，福利好但灵活性一般。
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
最适合追求前沿技术成长和金融领域深耕的求职者，能接受现场办公和一定的工作强度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利82
成长发展92
工作生活65
使命价值78
薪资福利
82较高
渣打银行提供有竞争力的薪酬和全面的福利（含30天年假、20周育儿假等），作为跨国上市公司，薪资和稳定性都较好。虽然JD未披露具体数字，但整体补偿性较强。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
福利待遇退休储蓄、医疗和寿险、年假、育儿假(20周)、休假(最长12个月)、志愿者假(3天)
成长发展
92较高
职位涉及GenAI、LLM、RAG、Agentic AI等前沿技术，并支持模型治理和架构设计，技术挑战和成长空间极大，有利于成为金融AI领域的复合型专家。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、R、SQL、Machine Learning、GenAI、LLM、RAG、Agentic AI、Tableau、AWS、Google Cloud
成长机会学习新的工作方式、发现成长机会
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
办公地点在广州，现场办公，但银行提供充足的假期和带薪休假政策，一定程度上改善工作生活平衡。不过JD未提及弹性工时或远程，且银行业工作节奏可能偏快。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡年假至少30天、育儿假(20周)、休假(最长12个月)、志愿者假(3天)
使命价值
78中等
渣打银行作为有170多年历史的国际银行，强调“做正确的事”和“为客户和社区带来积极影响”，该岗位在风控和反欺诈领域保障金融安全，社会价值较高，行业前景稳定。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号让客户、社区和彼此产生积极影响、推动商业繁荣、做正确的事
创新程度积极采用新技术
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