AI 产品实习生

优缺点分析

角色解读

• 可从AI产品实习切入，未来成为金融科技产品经理或AI产品经理
• 积累金融+AI复合经验，有机会转向量化研究、金融数据分析等方向
• 表现优秀可转正或获得内推机会，进入AI创业公司核心团队
• 深入金融投研场景，挖掘高价值AI应用需求，推动产品从0到1落地
• 与商业数据服务商及金融机构客户对接，负责数据接入与产品集成
• 协同工程团队优化产品交互，设计对人和Agent均友好的工具接口
• 设计并执行Agent与模型评测体系，持续迭代产品效果
• 扎实的金融背景，熟悉券商投行、投研或基金业务流程
• 具备财务建模、估值分析、行业研究等实操能力，CFA/CPA/FRM优先
• 一定的编程能力（Python/SQL）和AI工具使用经验，了解LLM、RAG、Agent工作流
• 出色的沟通协作能力，能高效对接多方角色

申请策略

• 在申请材料中展示对AI+金融结合的理解，例如附上一篇分析报告
• 关注月之暗面的产品动态（如Kimi），在面试中体现对公司的了解
• 突出金融实习经历，具体描述在券商投行、基金等工作中的项目成果
• 强调技术能力，如Python/SQL使用经验、AI工具（如ChatGPT、Agent框架）的实际应用
• 展示产品思维，例如参与过的产品设计、需求分析或用户研究项目
• 如有CFA/CPA/FRM等证书或相关项目，务必列出
• 提前学习LLM基础知识（如RAG、Prompt Engineering），通过在线课程或动手实践
• 熟悉金融数据生态，了解Wind、Bloomberg等数据终端的基本使用

面试指南

• 对于开放性问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，突出具体贡献
• 技术类问题先阐述基本概念，再结合金融场景举例，展示思考深度
• 产品设计类问题，从用户需求出发，分析痛点，提出MVP方案，并考虑迭代路径
• 你为什么对AI产品感兴趣？如何看待AI在金融领域的应用？
• 请举例说明你使用Agent工具提效的经历
• 你如何理解RAG？在金融场景下RAG可能遇到哪些挑战？
• 请设计一个评估金融Agent效果的评测方案
• 你过去在金融实习中遇到过最复杂的分析任务是什么？如何解决的？