岗位职责
主要职责:
- 洞察金融行业数据与AI发展趋势：深度跟踪国内外领先银行、区域银行等的数智化转型进程，洞悉金融智能化从趋势判断到落地路径的全链路，为华为金融数据&AI方案指明方向。
- 构建领先的金融数据&AI解决方案：主导设计华为金融行业金融智能体、大数据
- 0/知识湖、金融本体等核心解决方案的竞争力架构，确保方案在技术深度、场景覆盖、落地可行性上全面超越竞争对手，成为金融领域首选。
- 标杆领域战略支持：深度参与国内和海外灯塔银行与领先银行的战略级交流与联创项目，提供行业专家视角的顶层设计与路径规划。
- 行业影响力构建：通过白皮书发布、行业峰会演讲、标准制定等方式，建立华为在金融数据&AI领域的思想领导力，主导华为对金融行业智能化变革的影响力的持续迭代与广泛传播。
- 内部赋能：将行业洞察与最佳实践转化为可复制的知识资产，赋能解决方案团队与交付团队，提升整体金融行业作战能力。
职位要求
语言要求: 简体中文,英语 教育背景要求: - 硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、金融学、数据科学等相关专业背景 - 优先：博士学历或海外知名院校MBA背景 技能要求:
- 战略规划与架构设计：能够站在金融行业全局视角，设计具有前瞻性的数据&AI解决方案架构，并将其转化为可落地的实施路径。
- 高层沟通与影响力：具备与国内与海外银行高层、科技部、数据部负责人平等对话的能力，建立信任关系，推动联创项目落地。
- 竞争分析：能够系统性分析竞品方案，提炼差异化竞争点。
- 知识转化：能够将复杂的行业洞察与技术方案转化为简洁有力的表达（白皮书、PPT、口头汇报），对内对外均具备强大的说服力。 知识要求:
- 金融行业深度理解 - 熟悉银行业人工智能、大数据等建设的技术与实践 - 深度理解银行人工智能（核心技术点：智能体、生成式AI、深度学习与机器学习等）与大数据平台架构（核心技术点：湖仓一体、存算分离、批流一体等） - 深刻理解金融行业的数智化转型路径
- AI与大模型技术栈 - 精通大模型在金融行业的应用场景（Agent、数字员工、智能风控、智能营销等） - 熟悉金融大模型的选型方法论（开源模型 vs 闭源模型，推理效率与安全平衡） - 了解向量数据库、图数据库、知识图谱等AI基础设施在金融场景的应用
- 竞争格局与生态 - 深度理解国内与海外领先云平台厂商与数据/AI厂商在金融数据&AI领域的解决方案优劣 - 熟悉金融科技生态（ISV、SI、咨询公司、监管机构）的协作模式
