汇丰
Data Engineering Intern
Data Engineering Intern
发布于 2 小时前实习/见习
实习生混合式弹性办公数据工程
数据工程
Nlp
Sql
图神经网络
机器学习
知识图谱
金融数据分析
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
汇丰AI前沿实习，混合办公，技术成长性强，薪资中等偏上
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
5.0千
比数据工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 880 个在招 · 其中数据工程 10 个
市场机会
选择适中
广州 · 数据工程 · 28 个在招
职位详情
关于这个职位
作为汇丰银行首席AI办公室的数据工程实习生，你将专注于事件提取、知识图谱及金融数据分析的前沿研究
主要职责包括支持原型开发、探索事件与金融产品关联方法、设计实验验证模型，并与研究人员和工程师紧密协作，推动金融智能技术的落地应用
最低要求
计算机科学、人工智能、数据科学、统计学、数学、金融工程、经济学或相关领域的在校生或应届毕业生
对NLP（自然语言处理）、机器学习、知识图谱、事件分析或金融智能有浓厚兴趣
熟悉Python及常用数据分析库
具备SQL经验者优先
具备良好的分析思维、研究能力和沟通技巧
能够团队合作并贡献于项目执行
工作职责
审查事件提取、知识图谱和事件增强金融分析领域的相关文献及新兴方法
支持事件表示、事件到产品暴露度评分、以及从事件反向查找潜在受影响客户等原型的开发
探索将事件与金融产品及客户投资组合连接的方法
使用合成客户档案、事件引用和一致性检查来设计和运行实验，以验证提出的方法
记录研究发现、技术方法和评估结果以供项目评审
与研究人员、工程师和业务利益相关者密切合作，迭代优化方法和原型
优先资格
以下任一方面的经验为加分项：
事件提取 / 主题检测 / 文本挖掘
知识图谱构建与查询
图分析 / 图神经网络
金融文本分析 / 产品暴露度分析
ML模型开发与评估
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托汇丰全球平台，接触前沿的AI与金融结合项目，技术视野开阔
- 混合办公模式提供较好的工作灵活性
- 作为跨国巨头，简历背书价值高，有利于未来职业发展
- 工作内容偏向研究和原型验证，可能缺乏大规模生产环境的实战经验
- 需要快速学习金融领域特定知识（如事件暴露度），对非金融背景同学有一定门槛
- 计算机、数据科学或金融工程专业的在校生，对AI在金融领域的应用有强烈兴趣，希望进入跨国金融机构积累经验的同学
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向金融科技（FinTech）算法工程师、数据科学家或AI研究员方向发展
- 积累金融领域专业知识后，也可转向金融产品经理或技术顾问角色
- 参与金融AI前沿技术研究，重点在于事件提取和知识图谱在金融场景的应用
- 协助开发原型系统，通过实验验证算法有效性，并将研究成果文档化
- 与跨职能团队（研究员、工程师、业务方）协作推进项目
- 扎实的编程基础（Python），熟悉数据处理和分析库
- 了解NLP、机器学习或知识图谱的基本原理
- 具备良好的英语阅读能力以查阅文献，以及优秀的逻辑分析和沟通能力
申请策略
- 在求职信中表达对金融科技交叉领域的热情
- 准备展示一个能体现你研究能力和动手能力的个人项目或课程作业
- 突出与NLP、知识图谱或机器学习相关的项目经历，特别是涉及文本挖掘或图算法的实践
- 展示良好的英文文献阅读和技术写作能力
- 强调在跨学科团队中的协作经验
- 复习Python数据处理库（Pandas, NumPy）及SQL技能
- 了解基本的知识图谱构建流程（如Neo4j）
- 若有余力，可简单了解金融基础知识或事件抽取的概念
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合具体案例说明，最后反思不足或改进方向
- 展现对金融业务的思考，而不仅仅是技术本身
- 请介绍一个你使用Python进行数据分析或机器学习的项目，你在其中负责什么？
- 你对知识图谱有什么理解？它在金融场景中可能有哪些应用？
- 如果让你设计一个实验来验证某种事件提取方法的准确性，你会怎么做？
- 你是如何平衡学术研究中的理论深度与实际工程落地的可行性的？
- 复习机器学习基础算法和Python常用库
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活80
使命价值75
薪资福利
70中等
作为跨国银行的实习岗位，薪资虽未明确披露但通常处于市场中上水平，且提供完善的福利体系，能满足基本的补偿性需求。
薪资信号未披露（AI估算：4.3–6.5千/月）
成长发展
85较高
职位直接涉及AI前沿技术与金融业务的结合，提供导师制和内部培训机会，技术成长路径清晰，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈NLP、Machine Learning、Knowledge Graphs、Python、SQL、Graph Neural Networks
成长机会continuous professional development、opportunities to grow
业务类型profit_center
工作生活
80较高
JD明确提及'flexible working'和'Hybrid Worker'，表明提供混合办公模式，有助于平衡工作与生活，生活化动机满足度较高。
工作模式混合式弹性办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡flexible working
使命价值
75中等
职位强调'make a real impression'和'impact'，通过AI技术提升金融服务效率和质量，具有一定的社会价值和行业前景意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号make a real impression、valued you’ll be
创新程度积极采用新技术
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