东方财富证券服务经理-南京
任职要求
1、本科及以上学历，取得证券从业资格、基金从业资格者优先，有志于从事证券行业；
2、具有一定金融知识储备，了解市场行情者优先，具有证券客户服务或投顾经验者优先；
3、具有较强的沟通能力、抗压能力和服务意识；
4、勤奋踏实，有良好的敬业精神、职业道德和个人信誉。
【在这…工作职责
1、服务高净值客户，为客户提供各类财富管理服务； 2、持续地为客户提供专业化的服务建议，提升客户服务满意度； 3、全生命周期服务客户，了解和记录客户需求和意见，持续改进客户服务品质； 4、服从团队的日常管理工作安排，遵守公司的合规手册，完成部门下达的绩效任务； 5、完成公司交办的其他工作。
1、负责战略金融行业（银行、证券、保险、基金）客户的整体规划和价值引导； 2、对战略金融行业客户的应用架构、数据架构、技术架构有比较深入的理解，能够在云、大数据、数据库等一个或多个领域具备较强的客户引导能力，负责售前阶段的技术交流，方案设计，概念验证等工作； 3、具备为战略金融行业客户提供轻量咨询规划的能力； 4、洞察典型场景及核心客户、生态伙伴需求，抽象共性要求，推动后端方案/产品升级优化。
1. 行业解决方案设计与交付 - 基于阿里云大模型技术（如通义千问），为银行、保险、证券等金融客户量身定制AI大模型解决方案，覆盖AI财富助手、智能客服、智能风控等核心场景。 - 深入理解客户业务痛点，提供从需求分析、技术选型到方案落地的全流程支持，确保大模型技术与金融业务深度融合。 2. 大模型全生命周期技术赋能 - 主导客户侧大模型后训练（Post-training）、领域微调（Domain-specific Fine-tuning）、模型蒸馏（Distillation）及多模态融合优化，提升模型在金融垂直场景的精度及性能。 - 优化大模型训练与推理性能，包括分布式训练加速（如DeepSpeed、Megatron-LM）、显存优化、量化压缩（INT8/FP16）及低延迟推理部署（如vLLM、SGLang）等。 3. 工程化落地与性能调优 - 解决金融场景高并发、高稳定性需求，设计高性能计算架构，优化模型在GPU/TPU集群的训练效率及端到端推理链路。 - 结合金融行业数据隐私与安全要求，设计符合监管的模型部署方案。 4. 客户技术赋能与生态共建 - 面向客户技术团队提供大模型技术培训、实战工作坊及POC验证，推动AI能力在客户内部的规模化应用。 - 沉淀金融行业大模型最佳实践，输出白皮书、案例研究及标准化解决方案，提升阿里云在金融AI领域的市场影响力。
1、负责华南区客户及市场开拓，以销售网易数帆产品为核心KPI，产品包括：有数BI、开发治理一体化平台、大数据基础底座NDH、指标中台等， 2、负责开拓华南区国央企、金融行业的企业级大客户，落地标杆项目并形成可复制性销售策略，建设销售生态圈 3、以销售结果为导向，完成按季度、年度的具体销售指标，独立开拓客户，协调内外资源，完成重点项目落地并实现签单
1.设计和实施数据治理策略，确保数据的准确性、完整性、可靠性和时效性； 2.监控和维护金融市场的公开数据，包括但不限于股票、基金、债券和其他相关金融工具； 3.与数据供应商合作，确保数据获取的顺畅并优化数据采集流程； 4.审核数据质量，识别数据问题并实施纠正措施； 5.与技术团队合作，开发和优化数据存储、处理和分析系统； 6.为团队和公司内其他部门提供数据相关的技术支持和培训； 7.跟踪行业最佳实践，不断改进数据管理工具和方法； 8.管理并监督数据治理项目，确保各项工作按计划和预算完成。