工商银行纽约model risk面经

发表于 2025-10-03

更新于 2025-10-22

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1. 面试时间 2025年2月3日
2. 岗位类别 金融分析
3. 学历 金融硕士
4. 公司名字 ICBC
5. 申请方式 内推
6. 面试结果 Accept

内容

岗位是同学内推的，hr面后快速一周内约了两个onsite面。

一面：简历+BQ面

以过简历为主。在投递时已经有一段全职经历，与风控相关，但非银行金融。面试时简单过了下之前工作中产品的风险管理措施以及风险评估方法。

重点聊了一段券商的机器学习结合风险管理的实习经历。

1. 为什么要用机器学习来辅助进行风险控制，想法是怎么来的？
2. 在实际收集客户风险数据的时候遇到了什么问题，如何解决的？
3. 有没有把最终结果落地？实验效果和最终效果相符么？

此外还问了另一段ESG+机器学习的推荐系统项目的一些问题。主要是想法是怎么来的，在项目中担任怎样的角色。

二面：知识面

统计概率问题和机器学习问题为主。只能记住印象比较深的题了。

1. 线性回归和逻辑回归有什么区别？分别用于解决什么问题？
2. 条件概率和贝叶斯公式知道吗？
3. 全概率公式是什么？
4. 如果给你一个硬币，以及三个物品a，b，c，如何用硬币来公平选择？如果硬币是unfair的要怎么做？
5. 指数分布和泊松分布的关系是什么？