毕马威
Data Scientist, Audit (MJ004735)
Data Scientist, Audit (MJ004735)
发布于 6 个月前普通员工/个人贡献者
香港特别行政区
初级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
商业智能
审计
数据分析
数据可视化
数据清洗
机器学习
Power BI
SQL
AI 估算 · 28k–45k
香港审计数据科学家，结合会计与技术，复合型人才，薪资高于传统审计
职位详情
关于这个职位
这是一个毕马威审计部门的数据科学家职位，工作地点在香港
你将负责设计和开发标准化的数据分析流程，以自动化和集中化常见的审计程序
同时，你也会与审计团队合作，为大型审计客户定制数据分析方案，利用Python、Alteryx、Power BI等工具分析数据、识别异常，并构建可视化仪表盘来呈现分析结果
最低要求
学士学位，最好主修数学、统计学、会计与商业分析或信息技术相关学科（如计算机科学、信息系统等）
-3年与数据分析和数据科学相关的经验，具备可视化经验
-3年与Python相关的经验（会R编程是加分项）
精通并至少有一种可视化工具（如Tableau, Power BI）的工作经验
对商业智能/数据仓库概念有深刻理解，全面了解如何收集、存储、管理和分析数据以支持商业智能计划
具备团队合作精神，能够在动态环境中良好工作
强大的分析思维，具备扎实的解决问题能力，能够分析复杂数据、识别核心问题并进行调查、评估，得出适当的结论/解决方案
对数据充满好奇心，对新的商业技术持开放态度，能够向非技术背景的人员解释复杂的数据概念
良好的英语语言能力，以便利用其他毕马威成员公司的材料和流程，并参与全球会议
工作职责
设计和开发标准化的数据和分析流程，由我们的交付中心同事执行，以集中化和自动化常见的审计程序
与审计团队合作，为我们最大的审计客户项目设计定制的数据和分析流程
这包括分析客户提供的可用数据表，识别和验证它们之间的关系，并规划如何将它们连接起来
提出能够识别异常值的数据和分析流程，以应对财务报表重大错报的风险
分析大型数据集以识别趋势、异常和需要进一步调查的领域
评估并选择最合适的软件工具（例如，Alteryx、Power BI、Databricks、Fabrics、Azure）来执行数据分析或数据科学解决方案
构建可视化仪表盘以调查/呈现审计数据分析的结果
向审计团队解释软件工具或数据分析流程的过程和结果
协助团队完成必要的文档工作，以证明数据分析流程的结果，并支持对数据完整性的检查
在适用的情况下，利用AI技术和机器学习算法来增强数据分析、自动化常规任务并提高审计结果的准确性
执行数据清洗和预处理任务，以确保审计数据的准确性和可靠性
通过演示和提高对工具功能和益处的认识，向我们的审计师推广数据和分析以及其他软件审计技术解决方案的使用
积极学习最新的数据分析、数据科学工具、AI工具和技术
优先资格
有使用Alteryx、VBA、SQL进行数据分析的经验，并了解大型语言模型
具备流程挖掘知识以增强审计流程、识别低效环节并确保合规性是加分项
有咨询环境工作经验者优先
有会计、审计、零售、医疗保健、物流或TMT行业从业经验者优先，该职位将提供发展商业/会计技能以及数据和分析技能的机会
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 顶级平台与复合技能：在“四大”会计师事务所工作，能同时积累顶尖的审计行业知识和前沿的数据科学技术，简历含金量高
- 技术栈前沿且实用：接触Python、Alteryx、Power BI以及AI/ML技术，这些技能在金融、咨询等多个行业都极具市场需求
- 国际化视野：有机会参与全球会议，利用跨国资源，在多元文化环境中工作
- 适合对“数据+商业”交叉领域感兴趣，具备1-3年数据分析经验，希望在国际化专业服务机构中发展，且不畏惧学习新领域知识的求职者
缺点 / 挑战
- 明确的业务价值：工作直接应用于真实的审计项目，能清晰看到数据分析如何解决商业问题、控制风险，成就感强
- 领域知识门槛：需要快速学习并理解审计流程、会计准则和客户业务，这对纯技术背景的候选人是一个挑战
- 沟通与解释压力：需要频繁向审计师（非技术背景）解释技术细节和结果，对沟通和简化复杂概念的能力要求高
- 项目制工作节奏：可能面临审计旺季的工作压力，需要同时支持多个项目，并确保分析结果的准确性和及时性
角色解读
- 技术深度路径：可以从审计数据分析专家，成长为精通机器学习、AI在审计领域应用的高级数据科学家或技术顾问
- 业务广度路径：在积累审计领域知识后，可以向更广泛的金融风险分析、商业咨询或企业内部数据分析岗位发展
- 管理路径：随着经验积累，有机会带领数据分析团队，或成为连接审计业务与技术解决方案的桥梁角色（如审计科技产品经理）
- 核心工作是开发标准化的数据分析流程，用于自动化审计程序，并针对大型审计项目定制分析方案
- 你需要使用Python、SQL等工具处理和分析客户财务数据，识别异常和风险点，以支持审计结论
- 利用Alteryx、Power BI等平台构建数据管道和可视化仪表盘，将分析结果清晰地呈现给审计团队
- 探索并应用AI和机器学习技术来提升审计分析的效率和准确性
- 扎实的数据处理与分析能力：精通Python进行数据清洗、分析和建模，熟悉SQL进行数据查询，并至少掌握一种主流可视化工具（如Power BI）
- 审计与商业理解：需要对审计流程、财务数据有基本理解，能够将数据分析技术与具体的审计风险点结合
- 工具与平台应用：熟悉Alteryx等数据分析平台，并对Azure、Databricks等云数据工具有所了解
- 沟通与协作能力：能够向非技术背景的审计同事解释复杂的数据分析过程和结果，并具备良好的团队合作精神
申请策略
- 深入了解毕马威的审计质量与专业实践（AQPP）部门：在申请和面试中表现出你对这个特定团队使命（提升审计质量、自动化）的理解和兴趣
- 关注公司的ESG和多元化文化：毕马威在职位描述中强调了这些价值观，在申请材料或面试中适当体现你与之契合的特质会是一个加分项
- 突出与审计、财务或风险相关的数据分析项目经验，即使是在校项目或实习，也要清晰说明你如何用数据解决了什么问题
- 在技能部分明确列出Python、SQL、Power BI/Alteryx等工具，并最好附上具体应用场景或熟练程度
- 强调任何需要向非技术人员解释技术成果的经历，例如课程汇报、跨部门协作项目，以证明你的沟通能力
- 如果有咨询、会计或相关行业（零售、物流等）的实习或工作经验，务必重点描述
- 补充审计基础知识：可以提前学习基础的审计流程和财务报表知识，了解常见的审计风险点
- 深化Alteryx或类似ETL工具技能：如果之前不熟悉，可以尝试完成官方教程或考取相关认证，这对审计数据分析非常实用
面试指南
- STAR法则：对于行为或项目经验类问题，使用情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)的结构来组织答案，确保逻辑清晰、重点突出
- 业务结合技术：在回答技术问题时，始终尝试联系到审计或商业场景，说明你的技术方案如何服务于具体的业务目标或解决风险
- 展现学习与适应能力：对于涉及新领域（如审计知识）的问题，可以坦诚自己正在学习，并强调你快速学习新知识的方法和过往的成功案例
- 请描述一个你过去用Python处理和分析复杂数据集的经历，你遇到了什么挑战，如何解决的？
- 如果审计团队给你一组杂乱的客户财务数据，你的第一步会做什么？请描述你的数据清洗和探索性分析思路
- 请举例说明你如何向没有技术背景的同事或客户解释一个复杂的数据分析结果或模型
- 你如何理解数据分析和AI技术在提升审计质量中的作用？可以谈谈你的看法或你了解的应用案例
- 你为什么选择申请毕马威审计部门的数据科学家职位，而不是其他纯科技公司的同类岗位？
职位点评
Watch Jobs