岗位职责
● 金融领域数据分析与研究 ○ 面向金融领域，开展金融垂类数据侧的系统性分析，评估金融数据的规模天花板、生产方式、主要来源、行业引入情况、合规风险与成本区间； ○ 输出可用于决策的数据分析结论，支撑是否数据增量方向、优先级等判断。 ● 业务 / 算法需求向数据需求转译 ○ 基于业务目标与模型训练需求，拆解并明确数据侧需要解决的问题； ○ 将算法目标、效果指标转化为清晰、可执行的数据需求描述； ○ 与 AI Data 拓源 同学协作，输出其可理解、可执行的数据引入需求。 ● 数据引入解决方案设计 ○ 不局限于数据采买，综合考虑数据爬取、数据合成等多种方式，设计整体数据引入解决方案，明确不同方案的优先级、实施路径与投入产出，解决真实业务与模型场景中的数据供给问题。 ● 数据引入方案、标准与平台能力优化 ○ 从内部业务与模型视角出发，识别数据引入与复用链路中的共性问题与效率瓶颈；判断哪些环节具备自动化、平台化或产品化价值，并推动方案、标准或工具沉淀； ○ 提升数据引入对业务的支撑效率、一致性与可预期性。
职位要求
必备能力 ● 专业背景：3年以上金融相关的行业或者专业经验，具备金融 X 计算机相关专业 多学科交叉经验者优先； ● 数据分析与判断能力：基于金融领域的深入理解，进行该垂类领域数据的结构化分析，并产出研究分析报告和数据引入解决方案，并能够将分析的方法论抽象、提炼和沉淀，复用到其他领域； ● 需求拆解与抽象能力：能将业务或算法目标转化为清晰的数据需求； ● 跨角色协作能力：能与算法、BD、工程等多方协作推进数据落地。 加分项 ● 参与过大模型DataResearch、训练、数据构建、数据治理或数据平台相关工作优先； ● 有金融类数据合作资源或者合作伙伴资源者优先； ● 教育背景：毕业于国内C9或海外知名高校，硕士以上，博士学历优先； ● 熟悉金融数据合规、隐私或监管要求者优先。
