蚂蚁金服蚂蚁集团-资产负债管理（高级）专家-量化分析
社招全职3年以上综合类-财务及内控地点：杭州状态：招聘
任职要求
1、教育背景：本科及以上学历，金融工程、应用数学、计算机科学、经济学等相关专业优先； 2、专业技能：精通资产负债管理理论与实务，熟悉保险、银行或大型企业集团ALM框架； 3、熟练使用Python/R/SQL开发量化模型，掌握TensorFlow/PyTorch、Gurobi/CPLEX等工具加分；熟悉金融数据库（Wind/Bloomberg）及数据分析工具（Pandas/NumPy）； 4、持有CFA、FRM、CPA等证书优先； 5、经验要求：3年以上金融/财务数据分析或ALM相关经验，有算法模型成功落地案例者优先；具备跨市场资产配置（固收、权益、衍生品等）或复杂负债结构管理经验优先； 6、软性素质：极强的逻辑思维与问题拆解能力，能将业务需求转化为数学模型；具备创新意识与商业敏感度，能在不确定性中规划长期资源路径。
工作职责
1、策略设计与优化：基于集团战略目标，搭建资金与有息负债结构动态分析框架，制定资产配置与负债成本优化策略，平衡收益性、流动性及风险敞口；设计并实施现金流匹配、久期管理、压力测试等模型，支持长短期资源布局； 2、量化分析：运用机器学习、运筹优化等算法，构建资产收益预测、负债成本模拟及风险量化模型（如VaR、SVaR）；开发资产组合优化工具（如均值-方差模型、Black-Litterman框架），提升资产端收益风险比； 3、数据化体系建设：主导资产负债管理数据平台搭建，实现动态监控与实时决策支持；建立关键指标体系，可视化输出管理洞见； 4、风险管理与合规：设计风险限额管理机制，监控利率、汇率、信用及流动性风险，制定对冲或缓冲方案；确保策略符合监管合规要求，定期开展压力测试与情景分析。
包括英文材料
学历+
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
R+
[英文] R Tutorial
https://www.w3schools.com/r/
R is often used for statistical computing and graphical presentation to analyze and visualize data.
SQL+
https://liaoxuefeng.com/books/sql/introduction/index.html
什么是SQL？简单地说，SQL就是访问和处理关系数据库的计算机标准语言。
https://sqlbolt.com/
Learn SQL with simple, interactive exercises.
https://www.youtube.com/watch?v=p3qvj9hO_Bo
In this video we will cover everything you need to know about SQL in only 60 minutes.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
PyTorch+
https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/
PyTorch是利用深度学习进行数据科学研究的重要工具，在灵活性、可读性和性能上都具备相当的优势，近年来已成为学术界实现深度学习算法最常用的框架。
https://www.youtube.com/watch?v=V_xro1bcAuA
Learn PyTorch for deep learning in this comprehensive course for beginners. PyTorch is a machine learning framework written in Python.
Gurobi+
https://gurobi-machinelearning.readthedocs.io/en/stable/user/start.html
A Python package to help use trained regression models in mathematical optimization models.
https://www.youtube.com/watch?v=Er5RM06D9i8&list=PLHiHZENG6W8B_65-Unq-G59PtQtEc1Xj4
This session will provide a brief overview of the training.
CPLEX+
https://home.engineering.iastate.edu/~jdm/ee458/CPLEX-GettingStarted2017.pdf
Describes the components of CPLEX: Interactive Optimizer, Concert Technology, Callable Library.
https://www.ibm.com/docs/en/icos/22.1.2?topic=ide-getting-started-tutorial
A tutorial in which you launch the IDE, create an empty project, enter an OPL model, add data, add a settings file, create run configurations and execute them.
https://www.youtube.com/watch?v=70HH-GNR9uM
Introduction to CPLEX OPL, Work Environment, Creating a new project, run configuration, data and model files.
数据分析+
[英文] Data Analyst Roadmap
https://roadmap.sh/data-analyst
Step by step guide to becoming an Data Analyst in 2025
Pandas+
[英文] 10 minutes to pandas
https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html
This is a short introduction to pandas, geared mainly for new users.
[英文] Cookbook - pandas
https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/cookbook.html#cookbook
This is a repository for short and sweet examples and links for useful pandas recipes.
https://www.kaggle.com/learn/pandas
Solve short hands-on challenges to perfect your data manipulation skills.
https://www.youtube.com/watch?v=2uvysYbKdjM
I'm super excited for this one. We're doing another complete Python Pandas tutorial walkthrough.
https://www.youtube.com/watch?v=Mdq1WWSdUtw
Filtering, Joins, Indexing, Data Cleaning, Visualizations
NumPy+
https://numpy.org/doc/stable/user/absolute_beginners.html
NumPy (Numerical Python) is an open source Python library that’s widely used in science and engineering.
[英文] NumPy - Learn
https://numpy.org/learn/
Below is a curated collection of educational resources, both for self-learning and teaching others, developed by NumPy contributors and vetted by the community.
https://www.kaggle.com/code/themlphdstudent/learn-numpy-numpy-50-exercises-and-solution
This kernel uses exercises of NumPy from the Machine Learning Plus webpage
https://www.youtube.com/watch?v=KHoEbRH46Zk
If you've heard of Pandas and NumPy, you may think one is simply a superset of the other.
https://www.youtube.com/watch?v=QUT1VHiLmmI
Learn the basics of the NumPy library in this tutorial for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=VXU4LSAQDSc
This video serves as an introduction to the NumPy Python library.
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
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1、 搭建跨主体、跨业务的资产负债管理框架体系； 2、 综合考虑公司战略、信用风险、流动性风险、利率风险等因素，确定风险偏好，制定资产负债管理策略和量化评估规则，并持续进行执行、监控和完善； 3、 对日常资产负债执行情况进行实时计量、监测、分析、并对规模与结构进行调控； 4、 负责资产负债管理相关的其他工作。
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1. 制定、完善并实施公司流动性风险管理策略、政策和程序，确保与公司业务规模、性质和复杂程度相适应。 2. 负责公司整体流动性风险的识别、计量、监测和控制，包括但不限于日常流动性状况、优质流动性资产、流动性风险限额等。 3. 组织和实施流动性风险压力测试，评估不同压力情景下的流动性充足性，并定期向高级管理层和董事会报告测试结果与改进建议。 4. 参与新产品、新业务和新机构的流动性风险评估，审核相关操作和风险管理程序，确保新业务符合流动性风险管理要求。 5. 制定和定期更新流动性风险应急预案，组织相关测试和演练，提升公司应对突发流动性风险的能力。 6. 负责流动性风险信息的内部和外部披露，确保信息真实、准确、及时。 7. 监控资金来源的集中度、期限错配等关键指标，定期分析并提出优化建议。 8. 跟踪监管政策和市场环境变化，及时调整流动性风险管理措施，确保合规和业务可持续发展。
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1. 业务财资解决方案： 与业务和财务以及相关职能线合作，设计和实施符合业务特点的财资解决方案，以支持业务增长、优化现金流及资产负债表。 2. 数据分析： 利用数据分析技术，对业务线财务数据进行深入分析，识别趋势、风险和机会。 3. 金融产品知识： 熟悉构建原理并能够应用各种金融机构产品，包括但不限于信贷、贸易融资、支付、收单、市场风险管理工具。 4. 风险管理： 识别和评估业务链路中的财资风险，包括外汇及利率风险、信用风险和操作风险，制定相应的应对策略并拉通职能线实施落地。 5. 国际化视野： 熟悉全球金融市场和部分国家的财资运营实践。 6. 合规性： 有较强的地缘政治风险意识，熟悉反洗钱、贸易禁令和制裁等相关法律法规。
更新于 2025-06-03