商汤数据产品工程师（金融）
任职要求
任职资格： 1. 具备 3 年以上大模型、OCR、NLP 类 AI 产品经验，有完整的产品设计和落地实施经历，熟悉大模型技术架构和应用场景。 2. 有金融行业经验者优先，熟悉金融业务流程和需求特点，能够将大模型技术与金融场景深度融合，为金融业务创造价值。 3. 具备出色的产品思维和创新能力，能够敏锐捕捉市场趋势…
工作职责
职位概述：负责金融版AI中台类产品的设计和开发。产品功能范围包括但不限于：大模型管理、agent平台、rag类应用、内容审核类应用、内容生成类应用等。 主要职责： 1. 负责以大模型为核心的 金融版AI 中台相关产品设计工作，包括但不限于功能规划、需求分析、流程设计等，确保产品能够满足公司业务发展需求以及市场竞争力。 2. 与研发团队紧密合作，协调各方资源，把控项目进度和质量，确保产品按时、高质量交付。 3. 关注行业动态和竞争对手产品，定期进行市场调研和分析，为产品优化和新功能开发提供决策依据。 4. 负责撰写产品文档，包括产品需求文档、功能说明书等，确保团队成员对产品有清晰的理解和认知。 5. 收集和分析用户反馈，挖掘用户痛点和需求，推动产品的改进和用户体验的提升
1.大数据产品规划与设计：结合快递物流场景中的金融服务的特点，设计符合客户需求的大数据驱动型数据产品。 2.数据分析与挖掘：利用大数据技术深入分析物流行业中的客户行为、交易数据、信用风险等，为金融产品设计提供数据支持；通过数据挖掘发现潜在金融机会，优化现有产品，提升产品价值。 3.风险管理与合规：基于风险管理策略，设计并实施风控模型、规则落地，确保金融产品的合规性和安全性，监控产品表现，及时调整策略以应对市场变化和风险。 4.跨部门协作：与技术团队合作，推动产品功能高效实现和优化；与市场、销售团队协同，制定并执行产品推广策略，确保产品成功落地并实现业务目标。 5.用户反馈与产品优化：收集用户反馈，分析产品数据，持续优化产品体验和性能。
1、产品规划与数据应用：负责投资领域数据产品和标签体系的规划、设计与落地；结合业务需求，推动数据在投资决策、风险评估等场景的深度应用。 2、项目管理与跨部门协作：负责部门相关项目的全生命周期管理，制定项目计划、资源分配及进度控制，协调技术、数据、业务等跨部门资源，确保项目按时高质量完成。 3、数据分析与策略优化：结合投资标的特征和用户应用反馈，持续监控标签效果，通过数据反馈优化标签逻辑及投资模型。 4、行业研究与创新探索：跟踪金融科技、量化投资等领域动态，研究前沿技术（如AI、大数据）在标签体系中的创新应用；推动投资流程智能化升级，提升决策效率与风险控制能力。
1. 负责营销模型、风控模型的设计与开发，优化现有模型，提升模型性能和业务效果。 2. 参与数仓的规划与建设，设计高效的数据架构，支持业务数据的存储、处理和分析。 3. 深入分析业务需求，结合行业最佳实践（如阿里、字节、招行等），提供数据驱动的解决方案。 4. 与业务部门紧密合作，推动数据产品的落地实施，提升业务决策的精准度和效率。 5. 持续关注行业动态，学习和应用最新的数据分析和建模技术，保持技术领先性。 6. 对标阿里、字节、招行等公司的营销、风控、数仓规划与数据产品，优化现有体系，提升竞争力。
1. 基于对资产负债与金融市场业务及上下游各环节的理解，抽象提炼设计并搭建完善的数据模型，用大数据和模型算法能力挖掘业务洞察并建立金融预测、分析和归因框架； 2. 运用金融工程与金融统计方法，对金融市场业务进行研判与预测，对投资组合进行绩效分析、投后管理与配置优化； 3. 使用各类数理方法挖掘债券投资因子，以金融工程师的角色辅助交易员开发量化策略； 4. 推动建设各类数据资产、数据产品，将数据能力组合成综合方案赋能管理，挖掘数据价值，提升管理的预见性、主动性和科学性。