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
78综合评分
综合评分 78
前沿AI技术栈、混合办公灵活、大平台背书，薪资中等但成长性强
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
7.0千
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
该职位是汇丰银行首席AI办公室的数据工程实习岗位，主要面向计算机、人工智能或数据科学专业的在校生
工作内容聚焦于事件提取、知识图谱构建及金融数据分析的原型开发与实验验证，旨在通过技术手段连接事件与金融产品，探索智能金融应用的新方法
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读学生或应届毕业生
对自然语言处理 (NLP)、机器学习、知识图谱、事件分析或金融情报有浓厚兴趣
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、知识图谱及事件增强金融分析领域的相关文献和新兴方法
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设计并运行实验，以验证所提方法
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紧密合作，迭代优化方法和原型
优先资格
以下一项或多项经验者优先：
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
机器学习模型开发与评估
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托汇丰全球平台，接触前沿的AI与金融交叉领域项目，技术视野开阔
- 混合办公模式提供较好的工作灵活性
- 作为知名外企，简历含金量高，有利于未来职业发展
- 实习岗位可能涉及较多基础性的文献调研和数据清洗工作，需保持耐心
- 金融领域业务逻辑复杂，需要快速学习行业知识才能将技术与业务结合
- 对金融科技感兴趣，希望在大厂积累实战经验的计算机/AI相关专业在校生或应届生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向金融数据科学家、AI算法工程师或金融科技产品经理方向发展
- 积累行业特定数据（如金融事件图谱）的经验后，可在智能风控、精准营销等领域深耕，成为懂技术又懂业务的复合型人才
- 参与金融AI前沿项目的原型开发，重点进行事件提取和知识图谱的技术研究与实现
- 利用Python和SQL处理数据，通过实验验证事件与金融产品关联的分析方法
- 与跨职能团队协作，输出技术文档和评估报告
- 扎实的编程基础（Python/SQL），理解NLP、机器学习或知识图谱的基本原理
- 具备良好的文献阅读能力和实验设计能力，能够处理和分析复杂数据
- 优秀的沟通协作能力，能在团队中有效推进项目
申请策略
- 在求职信或面试中，强调你对‘技术如何赋能金融’的思考，展现业务敏感度
- 准备一个具体的项目案例，说明你如何解决数据或算法问题
- 突出与NLP、知识图谱或机器学习相关的课程项目或科研经历
- 展示Python数据处理能力和SQL查询能力
- 如有金融背景或相关实习经历，务必重点标注
- 复习图神经网络（GNN）基础知识，了解常见的知识图谱构建工具（如Neo4j）
- 熟悉金融数据的基本特征，尝试阅读一些关于金融事件分析的论文
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，再结合具体场景说明应用思路
- 对于开放性问题，展示逻辑思维和多角度分析能力
- 请介绍一个你做过的项目，特别是涉及数据处理或算法实现的细节
- 你对知识图谱的理解是什么？它在金融场景中有哪些应用？
- 如果让你设计一个实验来验证某个事件对股票价格的影响，你会怎么做？
- 在处理非结构化金融文本时，你通常会遇到哪些挑战？如何克服？
- 复习Python常用库（Pandas, NumPy, Scikit-learn）的使用
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活80
使命价值70
薪资福利
65中等
作为跨国银行实习岗，薪资符合市场中等水平，虽非高薪但稳定性好，福利体系完善，满足基本补偿需求。
薪资信号未披露（AI估算：6.0–8.0千/月）
成长发展
85较高
岗位涉及前沿的AI与金融交叉领域（知识图谱、事件提取），技术栈现代且具挑战性，能提供高质量的技术成长和导师指导机会。
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'，提供混合办公模式，有助于平衡工作与个人生活，WLB表现良好。
工作模式混合式弹性办公
办公地点市区核心地段
加班情况明确说明WLB/不加班
工作生活平衡flexible working
使命价值
70中等
岗位属于银行科技部门，虽然直接社会影响力不明显，但通过提升金融服务效率和智能化水平，间接服务于金融稳定和客户福祉，具有一定的行业价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
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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