道富公司
Data Analytics & Management, Officer
Data Analytics & Management, Officer
发布于 2 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
Data Governance
Llm
Power Bi
Prompt Engineering
Sql
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
跨国金融巨头核心数据团队，前沿AI技术栈，成长空间大，WLB较好但薪资未明确披露。
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
3.3万
与数据分析与科学中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
6 个在招
市场机会
选择面较广
杭州 · 数据分析与科学 · 74 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于道富公司财务数据与AI办公室，主要负责利用AI、大语言模型及低代码平台，为财务、风险和资金管理构建可扩展的自动化与数据分析解决方案
你需要结合AI推理与财务规则设计智能工作流，提升财务洞察质量与决策效率，同时确保方案符合监管与数据治理要求
最低要求
拥有AI、数据分析、计算机科学、工程或相关领域的学士学位
具备3-5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）
具备出色的分析与解决问题的能力
熟练掌握SQL和Python
熟悉数据仓库、数据建模和ETL概念
了解自动化工具（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
为财务构建Agentic AI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
实施使用LLM copilot的解决方案以处理财务叙述、差异解释、异常分流和根因分析
结合AI推理与确定性逻辑以确保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，并构建输出以支持决策
构建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
在关键领域应用数据科学：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）来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
- 处于金融与AI结合的前沿领域，能接触到Agentic AI、LLM Copilot等最新技术在金融核心场景的落地
- 依托跨国金融巨头平台，能深入理解全球合规标准与复杂财务业务逻辑，职业壁垒高
- 公司提供包容性发展机会与灵活的工作生活支持，注重员工关怀与长期培养
- 金融场景对AI的准确性、可解释性和合规性要求极高，需要在技术创新与严格风控之间寻找平衡
- 需要同时掌握AI技术、低代码工具与深厚的财务业务知识，跨领域学习曲线较陡峭
- 适合具备3-5年数据/AI经验，对金融业务有好奇心，且希望在严谨合规环境下推动AI技术落地的复合型技术人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可从数据分析师/AI应用工程师成长为资深数据科学家或AI解决方案架构师
- 未来可向财务AI产品负责人或数据治理专家方向发展，成为懂业务与技术的复合型人才
- 利用AI、大语言模型和低代码平台，为财务、风险和资金管理业务构建自动化与数据分析解决方案
- 设计智能工作流，结合AI推理与财务规则，提升财务洞察质量与决策效率
- 确保所有AI方案符合金融监管要求与数据治理标准，实现负责任的AI落地
- 熟练掌握Python、SQL及数据科学方法，具备大语言模型（LLM）提示词工程与Agent工作流设计能力
- 熟悉低代码/无代码平台（如Alteryx、Power Platform），能将AI模型输出集成到实际业务流程中
- 了解金融业务流程及数据治理合规要求（如BCBS 239），具备严谨的风控意识
申请策略
- 在面试中展现对“负责任的AI（Responsible AI）”的理解，强调如何在追求效率的同时确保AI输出的可解释性与审计合规
- 突出在AI/LLM应用、提示词工程或Agent工作流设计方面的实际项目经验，特别是结合业务规则落地的案例
- 强调使用Python/SQL进行复杂数据分析及低代码平台（如Alteryx/Power BI）的实操能力
- 展示对金融/财务业务逻辑或数据治理合规（如BCBS 239）的理解，体现业务敏锐度
- 提前熟悉Microsoft Copilot Studio、Databricks或Alteryx等JD提及的工具，掌握其核心功能
- 深入了解金融领域的AI合规要求及大模型在财务场景（如差异分析、异常检测）的应用案例与防护栏设计
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出“业务痛点-技术方案（AI+规则）-合规与风控考量-业务价值”
- 在回答技术问题时，务必带入金融场景的严谨性，强调可解释性和审计追踪
- 请分享一个你使用LLM或Agent技术解决复杂业务问题的案例，你是如何确保输出准确性的？
- 在财务场景中，如何结合AI推理与确定性逻辑（如会计规则）来设计工作流？
- 你如何使用低代码/无代码平台将AI模型输出集成到实际业务流程中？
- 谈谈你对BCBS 239或金融数据治理的理解，如何在AI项目中落实数据质量控制？
- 准备1-2个将AI/数据科学应用于财务或风控场景的具体项目案例，梳理其中的技术细节与业务收益
- 复习大模型提示词工程技巧及幻觉控制方法，了解道富公司的核心业务及近期在AI领域的战略动向
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活75
使命价值70
薪资福利
80较高
跨国金融巨头提供的Officer级别岗位，薪资福利体系完善，符合市场中上水平，但JD未明确具体薪资数字。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4万/月）
福利待遇flexible work-life support、paid volunteer days、inclusive development opportunities
成长发展
85较高
岗位涉及Agentic AI、LLM Copilot等前沿技术在金融核心场景的落地，技术成长空间大，且公司提供包容性发展机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、LLM、Agentic AI、Prompt Engineering、Alteryx、Databricks、Microsoft Copilot Studio
成长机会inclusive development opportunities
业务类型ambiguous
工作生活
75中等
JD提及灵活的工作与生活支持，表明公司注重WLB，但具体办公模式与工时安排未明确说明。
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
70中等
金融科技与AI结合，提升财务数据治理与合规性，对金融系统稳定性有积极意义，但属于企业内部效能提升，社会直接影响力一般。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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