道富公司
Data Analytics & Management, Officer
Data Analytics & Management, Officer
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据分析与科学
数据分析与科学
Agentic Ai
Bcbs 239
Data Governance
Llm
Power Bi
Prompt Engineering
Sql
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
外资金融平台、前沿AI技术栈、注重合规与数据治理、WLB较好但具体模式未明。
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，方便横向比较。
薪资怎么样
2.8万
比数据分析与科学中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
41 个在招
市场机会
选择面较广
杭州 · 数据分析与科学 · 76 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于道富银行财务数据与AI办公室，主要负责构建可扩展的AI和数据解决方案以解决财务领域的实际挑战
你将运用大语言模型、提示词工程及低代码/无代码平台，开发智能代理工作流，提升财务洞察、风险控制与决策效率，同时确保方案符合监管与数据治理要求
最低要求
人工智能、数据分析、计算机科学、工程或相关领域的学士学位
-5年新兴AI技术、数据科学、数据分析或自动化领域工作经验（金融服务行业优先）
具备强大的分析和问题解决能力
熟练掌握SQL和Python
熟悉数据仓库、数据建模和ETL概念
了解自动化技术（如低代码平台、RPA、工作流工具）
理解财务、风险和/或资金管理业务流程
了解数据治理、数据质量和监管合规概念（如BCBS 239原则）
具备出色的书面和口头沟通能力
工作职责
构建财务智能代理与Copilot解决方案：设计并交付能够跨财务流程规划、推理和执行任务的基于代理的工作流
实施利用LLM Copilot生成财务叙述、差异解释、异常分类和根因分析的解决方案
结合AI推理与确定性逻辑（规则、阈值、会计约束、重要性）以确保在受控环境中的可靠性
提示词工程与上下文设计（财务级）：创建并优化基于财务上下文（如损益表、成本中心、会计规则、重要性阈值）的提示词，并构建决策输出结构
建立可重用的提示词模式、评估方法和防护栏，以减少幻觉并提高一致性
应用数据科学：使用分析和数据科学方法（如异常检测、分类、预测支持、可解释性）加强财务洞察和控制
分析大型复杂数据集，以识别与财务运营和报告相关的中断、驱动因素、趋势和可操作信号
使用无代码/低代码平台赋能AI：使用无代码和低代码工具（如Alteryx、Power BI、Power Platform或类似工具）将AI输出操作化到财务工作流中
编排AI驱动的步骤与基于规则的逻辑
向最终用户展示AI生成的洞察、异常和叙述
负责任的AI与控制感知交付：确保解决方案可解释、可审计并符合治理期望
根据财务数据和业务逻辑验证AI输出
设计监控以长期保持质量
监管对齐、数据治理与控制：通过提高关键财务/风险数据在聚合和报告中的可追溯性、准确性、完整性、及时性和证据支持，为BCBS 239及更广泛的监管对齐成果做出贡献
确保交付的解决方案符合更广泛的监管期望，并从设计到生产嵌入适当的数据治理和控制
优先资格
熟悉以下工具者优先：Microsoft Co-pilot Studio、Microsoft 365 Co-pilot、Databricks、Anthropic/Claude、Alteryx、Microsoft Fabric
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与金融业务结合的前沿领域，能积累稀缺的“AI+金融合规”复合经验
- 外资金融机构平台大，工作体系规范，注重数据治理与合规，有利于培养严谨的工程化思维
- 金融领域对AI的准确性和可解释性要求极高，需要在创新与合规之间寻找平衡，技术落地难度较大
- 需要同时理解复杂的财务业务逻辑和前沿AI技术，学习曲线较陡峭
- 适合具备一定数据科学基础，对金融业务有好奇心，且希望在AI落地应用与数据治理方向深耕的复合型技术人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向资深AI数据科学家、财务AI解决方案架构师或数据治理专家方向发展
- 在金融科技与AI深度融合的趋势下，具备业务理解与技术落地能力的复合型人才极具竞争力
- 负责设计和开发基于大语言模型和智能代理的财务自动化工作流，将AI技术应用于财务差异分析、异常检测等场景
- 利用低代码/无代码平台及Python/SQL，将AI能力集成到实际财务业务流程中，并确保方案符合金融监管与数据治理要求
- 需要扎实的Python和SQL基础，熟悉数据仓库与ETL概念
- 具备大语言模型应用经验，精通提示词工程，了解智能代理（Agentic AI）架构
- 熟悉金融业务流程及数据治理合规要求（如BCBS 239）
申请策略
- 在面试中展现对“负责任的AI”的理解，强调如何在保证数据安全和合规的前提下推动AI创新
- 突出在LLM应用、提示词工程或智能代理工作流方面的实际项目经验
- 强调使用Python/SQL处理复杂数据及低代码平台（如Alteryx、Power Platform）的落地能力
- 展示对金融/财务业务逻辑或数据治理合规（如BCBS 239）的理解
- 深入学习Agentic AI框架及Copilot Studio等微软AI工具链
- 补充财务基础知识（如损益表、成本中心、会计规则），提升业务上下文理解能力
面试指南
- 采用STAR法则，结合具体项目背景，重点阐述在“技术创新”与“金融合规/准确性”之间的权衡与解决方案
- 强调可解释性、审计追踪和人工监督机制
- 如何设计提示词以减少财务数据分析中的大模型幻觉？
- 在金融受控环境中，如何结合AI推理与确定性规则来保证输出可靠性？
- 请分享一个你使用低代码/无代码平台将AI模型 operationalize 到业务流程中的案例
- 如何理解BCBS 239原则，并在数据治理项目中落实？
- 熟悉道富银行的业务背景及其在财务数据与AI方面的战略
- 复习大模型在金融场景的落地痛点（如幻觉、数据隐私）及应对策略
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活70
使命价值65
薪资福利
75中等
外资金融机构提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，薪资水平处于行业中上，且工作稳定性较高。
薪资信号未披露（AI估算：2千–3.5万/月）
福利待遇flexible work-life support、paid volunteer days
成长发展
85较高
岗位处于AI与金融结合的前沿，能接触到Agentic AI、LLM Copilot等新兴技术，且公司注重包容性发展，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agentic AI、Prompt Engineering、Python、SQL、Alteryx、Power BI、Databricks、Microsoft Co-pilot Studio
成长机会inclusive development opportunities
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
外资企业通常注重工作生活平衡，提供灵活的工作与生活支持，但具体办公模式和加班情况JD未明确说明。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡flexible work-life support
使命价值
65中等
致力于通过AI提升财务风险管理和决策效率，具有一定的行业价值，但属于金融机构中后台支持，社会直接影响力相对有限。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号help them manage risk, respond to challenges, and drive performance and profitability
创新程度积极采用新技术
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