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风控文员面试技巧

huangp1489huangp1489时间2024-05-29 12:10:36分类面试技巧浏览69
导读:字节跳动审核专员面试技巧?金融小白怎样求职一份风控专员?如何准备数据分析师的面试?HR如何做到精准招聘?字节跳动审核专员面试技巧?回答如下:1.准备面试前要提前了解公司的业务和文化,了解该职位的职责和要求;2.了解审核的相关知识和技能,例如审核流程、审核标准、审核策略等;3.准备面试问题的回答,如自我介绍、工作……...
  1. 字节跳动审核专员面试技巧?
  2. 金融小白怎样求职一份风控专员?
  3. 如何准备数据分析师的面试?
  4. HR如何做到精准招聘?

字节跳动审核专员面试技巧

回答如下:1.准备面试前要提前了解公司的业务和文化,了解该职位的职责和要求

2.了解审核的相关知识和技能,例如审核流程、审核标准、审核策略等;

3.准备面试问题的回答,如自我介绍工作经验职业规划等;

风控文员面试技巧
(图片来源网络,侵删)

4.在面试过程中要注重表现自己沟通能力、决策能力、问题解决能力和团队合作能力;

5.在面试结束后要询问关于面试结果和下一步的步骤,展示出自己的积极性和热情度。

金融小白怎样求职一份风控专员?

脱开这个行业来说,无论什么工作,老前辈们都是从职场小白开始的,经过后期的学习努力从而拥有专业的职业知识和技能。所以我觉得你首先要对自己有信心。那样做什么事就都很容易啦!

就这个行业来说,如果你想要求职一份风控专员的工作,先要对该职位要有自己的了解,知道工作的基本内容;再就是应聘的公司要进行了解。 虽然你是小白,但是小白的可塑性,积极性和对公司的认可程度都会高于有过同行经验伙伴。所以面试的时候要有信心,同时表达出你对这份工作的渴望,并会为了公司的发展做出自己的贡献等等。

风控文员面试技巧
(图片来源网络,侵删)

无论哪份工作,新进公司都要积极,主动一些,多学点东西。只要做到这些,相信做金融就很简单啦!

几乎没有希望!

我就是在银行工作,我的虽不是在风控条线工作,但是我的工位旁边就是风险审批人员。没吃过猪肉,但见过猪跑。他们是怎么入职怎么晋升的我多少都有了解。

风控文员面试技巧
(图片来源网络,侵删)

银行所有的风险审批人员,没有例外,全部在客户经理岗位上有过至少三年以上的经验。没有真刀真枪面对过信贷客户的风险经理不仅容易被客户坑,也会被一心只为业绩不管风险的客户经理坑。

风控岗位是银行的风险官,就像公安局一样,要想快速抓到***,就必须对***的作案手段了如指掌。金融小白,对金融知识的了解几乎为零,如何能够识别出信贷客户中蕴含的风险呢?

当然了,你不一定会去银行,可能回去互联网金融公司,或者金融中介公司。作为一个经常与互联网金融公司打交道的银行产品经理来说,这些公司的风控专员也一定不会招没有信贷经验的风控专员。

如果你要做风控专员,建议你先从客户经理做起,先干一两年,再进行转岗。

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什么是风控岗?

风控岗位的职责是对现有的业务进行风险把控,你还要让公司有业务可以执行,还要把住风险,防止出险损失,所以风控是一个技术含量非常高的岗位,很多是有业务岗经验丰富的老员工转过去的,或者有经验丰富的风控总带着你。

对于金融行业,不管业务部门有多大的业务拓展能力,风控都有一票否决权,风控岗在很多公司内部的甲方,所以要求说话有有理有据,被业务呛到,那就丢人了。

需要的能力

对于刚毕业大学生,可能你看到是风控的稳定,但他所需要的知识背景,包括金融知识,数学分析能力,在投委会与项目组唇枪舌战的能力。

建议

所以如果真的是金融小白的话,还是建议从业务做起,精通之后在转岗,所不定到时候你也觉得风控赚固定薪水没有兴趣了呢。祝你早日找到心仪的工作。

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如何准备数据分析师的面试?

一名合格的数据分析师应该掌握

  1. 网页爬虫:Python或R
  2. 数据存储:Excel或者Tableau、MangoDB等
  3. 数据清洗:数据缺失处理等
  4. 数据分析:线性回归等
  5. 数据可视化:Python或R的可视化包
进阶级数据分析师:
  1. 统计知识
  2. 运筹学知识
  3. 机器学习知识
掌握以上三个技能点便可称之为数据科学家至于面试要准备些啥?Simply按照上面技能点一一准备但是今天要说的是一项奇淫技巧那就是--写一篇数据分析的推文在这篇推文中展现前面1-5个技能点这就是最好的简历和项目经历(面试谈资)并且还能展现你的文字技巧(非常重要!!!)记得把推文链接放在简历中经典案例--出自公众号『运筹OR帷幄』数据分析版块:留德华叫兽:【数据分析】用大数据带你了解全球电影行业—华语篇zhuanlan.zhihu***下面简单截图说明豆瓣网页爬虫

数据清洗

数据分析+可视化俩句话总结:项目经历是你最好的简历把项目以推文的形式呈现--事半功倍!

欢迎关注我的个人微信公众号:『运筹OR帷幄』阅读完整推文:

【数据分析】用大数据带你了解全球电影行业—华语篇

***:

公众号后台回复关键词:“华语电影***”获取获取9分以上且评价人数大于20万、不容错过的华语神片!回复关键词:“华语电影代码”获取本文数据集和全部源代码,助你上手第一个数据分析实战项目!

针对数据科学工作准备简历要有:

项目经验

你在学校参加数据科学的项目,能够写入简历么?这些项目经历能够使你大放异彩么?

你的专业课程之外完成的数据科学项目,最能说明问题。因为如果你愿意花费自己的空闲时间完成一些项目,则能显示出一个人对数据科学的热情。更重要的是,课外项目的完成,在一定程度上能够显示出你的能力。

团队工作

如果一个人要在数据科学甚至人工智能领域工作,那么能够在一个团队中工作是非常重要的,无论是[_a***_]还是团队成员的角色。因此,展示团队项目以及所取得的结果是很重要的,最好是量化你在团队中发挥的作用。专业的面试官通常会要求你分享一个合作项目的经验,因为,他可以就此判断你是否能够在一个团队中工作。

数学和统计背景

面试官很青睐那些有数学和统计功底的面试者,这一项技能可以从面试者所做过的项目一探究竟。

有些项目和工具确实有助于推断数学背景。可以通过查看他们使用的机器学习模型,询问面试者如何实现它以及如何看待实现过程,来了解面试的数学水平。面试官通常会问,在这些项目中面临的挑战是什么,选择一个特定的解决方案的原因,并尽可能地解释背后涉及的数学原理。

编程

HR如何做到精准招聘

hr招聘是一门很有研究的学问。

HR如何高精准找到定位人才分为2个纬度,

对内:

1.内部选拔,扶持副职上位,便于更稳定的承接部门绩效

2.流失人员推荐,无论正常离职或者非正常离职,对于关键岗位HRBP都要问清楚离职原因跟推荐人员,便于定位考察

对外:

1.猎头推荐,通过猎头垂直搜索,对于创新型团队或者发展期团队,需要快速扛起团队指标重点推荐

2.定向简历浏览推送

普遍意义来讲,高精准度的招聘,hr必须融入高精尖的圈子,圈子内都是大拿,比如我们的魏晋竹林七贤等

  企业招聘,提高招聘过程中业务部门与人力资源部门的协同性,是许多招聘经理面临的问题。单纯依赖电话,邮件等传统沟通协调工具,显然无法满足日益扩增的招聘业务,***用人事招聘管理系统能够很好地将业务部门与人力招聘部门融合协同起来,并使整个招聘管理工作流程化、规范化!

  人事招聘管理系统给企业带来的好处有以下几点

  1、规范招聘流程

  人事招聘系统可以将招聘的整个流程理清,让招聘过程更加流畅,从招聘需求提出,招聘岗位信息发布到各大平台,到面试流程以及入职等各流程,都可以从系统中记录,HR和用人部门可以及时查看进度,有问题及时反馈。

  2、提高招聘效率

  人事招聘系统可以为企业招聘的效率大大提高,绑定各大招聘平台,一键发布招聘信息,智能AI筛选简历,更快速的筛选出合适的人才简历。

  4、建立企业人才库

  人事招聘系统可以为企业建立人才库,沉淀企业人才资产、快速激活人才,降低成本高效招人, 支持建立多级人才库,在企业急需要人才时,可以从人才库先筛选合适的人才。

  以上就是如何有效地组织和管理招聘过程的办法,企业使用人事管理系统可以优化招聘过程,更好地将人事与用人部门高效协同起来。

HR做到精准招聘,我认为要从1个思路和2切入点来做

1个思路即:Know about business了解业务

2个切入点即:招聘规划和人才地图(生态圈)。

话不多说,带着思路,直接切入

一、招聘规划

1、工作步骤招聘规划的工作思路整体上分为4步,每步的实施内容并拆解如下:

①战略业务了解

a、参与BU的经营总结或战略总结规划会

b、对战略进行解读

有人说你们做招聘的,不就是打电话和找简历吗?工作内容很简单啊,看起来没有什么压力;是的,其实从事招聘的门槛是很低,但是要做好招聘也并不是一件容易的事情。

起码,我们要做到以下几点才可以做好这项工作:

如果在日常的招聘工作中,我们只会埋头招人,却对自己所处的行业发展趋势不了解,也不懂公司的业务产品的定位和作用,不知道每个部门在做什么,就自然谈不上怎么招到匹配的人,往往你推荐给部门的简历都会被打回;

不懂业务,无论是跟业务部门还是跟应聘者,都会缺乏共同话题;

在招聘开始之前,你需要的不是招聘申请表,而是直接跟用人部门领导沟通:你需要怎样的人,核心要求是哪三点?你需要这个人回来后是做什么工作,最主要的绩效考核标准是什么?

并且在每一次推荐简历后,尤其是针对不合适的简历,都要问清楚是哪些方面看起来不合适,这样你后续可以调整招聘方向,提高招聘效率;

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在每一次面试之后,对于面试不通过的候选人,你需要跟用人部门沟通不合适的原因是哪些方面,进一步缩小招聘的误差;

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