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证券-产品经理-行情方向
证券-产品经理-行情方向
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公产品经理
产品经理
Nl2Sql
产品经理
大模型应用
数据治理
用户体验
金融数据
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
大厂核心数据产品岗，侧重AI与金融结合，成长性强，挑战与机遇并存
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
4.8万
比产品经理中位数高
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 1920 个在招 · 其中产品经理 64 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 产品经理 · 约 310 个在招
职位详情
关于这个职位
负责腾讯证券业务行情数据底座的构建与治理，主导跨市场行情源接入、数据质量管控及衍生指标产品化
通过API和数据组件支撑搜索、投研等业务，并探索大模型在行情解读等场景的应用，连接专业投资者与交易数据
最低要求
年以上证券行情/金融数据/投研数据产品经验，深入理解A/港/美股行情规则、数据链路、交易日历、清算复权、Level-2
主导过行情接入、数据治理、衍生指标、数据产品化中至少一类的从0到1或关键迭代，有可验证成果
具备行情/金融数据质量治理经验，熟悉校验、口径对齐、异常监控、回归对账，能定义并驱动质量指标改善
具备用户洞察与交互设计能力，能与设计师协作定义信息架构与视觉呈现，对体验细节有打磨意识
理解大模型在行情场景的能力边界与应用路径，有Prompt工程、NL2SQL/NL2API、评估体系经验者优先
工作职责
行情底座建设：主导A/港/美跨市场行情源接入、切换与灾备，统筹选型、协议对接、字段口径对齐，处理清算复权、停复牌、除权除息等场景，构建覆盖股票/ETF/指数/债券/期权/期货的行情数据底座
行情质量治理：主导准确性、完整性、时延三大指标的产品化治理，搭建校验、异常监控、回归对账、灰度回滚闭环，制定行情SLA与故障响应流程
衍生指标产品化：拆解并落地资金流向、主力/北向、盘口挂撤、涨跌停归因、技术指标、K线形态、龙虎榜、板块联动、Level-2深度行情等衍生指标，输出统一口径、可复用、可溯源的数据资产
能力输出与场景落地：将行情与衍生数据封装为API、数据卡片、指标组件、异动信号等标准服务，支撑搜索/ETF/投研/AI等业务线
洞察新手、活跃交易者、专业投资者三类人群的看盘场景，定义信息层级与交互范式，产出高质感产品方案
AI × 行情探索：推动大模型在行情解读、异动归因、智能盯盘、自然语言查行情的落地，保证可解释、可追溯
跨团队推进：联动行情源方、数据研发、算法、设计、合规与前端，统筹多线并行项目的排期、风险、灰度上线与效果复盘
优先资格
理解大模型在行情场景的能力边界与应用路径，有Prompt工程、NL2SQL/NL2API、评估体系经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿的大模型技术在金融垂类的应用，职业竞争力强
- 工作内容兼具底层数据建设与上层用户体验，视野开阔
- 需要协调多方团队（数据、算法、合规等），沟通成本高
- 适合有金融行业背景或强烈兴趣，对数据敏感，且希望在大厂深耕垂直领域产品的资深产品经理
缺点 / 挑战
- 依托腾讯平台，拥有海量用户和高并发数据处理场景，技术挑战与资源支持并存
- 金融数据对准确性和时效性要求极高，容错率低，工作压力较大
- 行业专业知识门槛较高，需持续学习市场规则变化
角色解读
- 可向资深金融数据专家方向发展，成为细分领域的产品负责人
- 随着AI应用的深入，可转型为AI+金融方向的复合型产品专家
- 未来也可拓展至更广泛的金融科技或量化投资平台产品管理
- 负责构建和维护证券行情数据底层架构，确保数据的准确性、实时性和完整性
- 将复杂的金融数据转化为标准化的API和可视化组件，服务于内部各业务线
- 探索大模型在金融场景的应用，提升用户获取信息的效率
- 深厚的证券市场行情知识（A/港/美股规则、Level-2等）
- 数据产品化能力，包括数据治理、质量监控体系搭建
- 对AI大模型在垂直领域落地的理解，特别是Prompt工程和评估体系
- 优秀的用户洞察与交互设计协作能力
申请策略
- 准备具体的项目案例，重点说明如何解决数据一致性、延迟优化等痛点
- 了解腾讯金融科技或相关事业群的业务方向，展现对公司文化的认同
- 突出展示过往项目中涉及金融数据处理的经验，特别是数据质量治理的具体案例
- 强调从0到1搭建数据产品或复杂系统的能力
- 若有AI大模型落地经验，务必详细阐述应用场景和效果
- 补充证券市场行情机制的专业知识，如清算交收、复权逻辑等
- 深入学习大模型在B端/G端数据产品中的应用案例，掌握NL2SQL等技术原理
- 提升数据可视化和交互设计的专业审美
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 针对数据质量问题，强调监控体系、自动化校验和SLA管理
- 针对AI应用，强调人机协同、评估指标体系和风险控制
- 请介绍一个你主导过的最复杂的数据产品项目，你是如何保证数据质量的？
- 对于Level-2行情数据，你认为在产品层面有哪些可以优化的空间？
- 大模型在处理金融行情数据时存在幻觉问题，你会如何设计和评估其应用效果？
- 如何平衡数据底层建设的通用性与上层业务场景的定制化需求？
- 复习证券基础知识，特别是交易规则和数据结构
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
腾讯作为上市巨头，提供具有竞争力的薪酬福利和稳定的职业发展平台，满足补偿性动机。
薪资信号偏高 (3.5千–6.0万/月)
成长发展
90较高
职位涉及前沿的大模型技术应用和复杂的金融数据治理，对个人技能成长和专业深度有极大促进作用。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Prompt工程、NL2SQL、Level-2、数据治理
业务类型profit_center
工作生活
60中等
大厂核心业务部门通常工作节奏较快，虽未明确提及加班，但高压环境可能影响WLB。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
通过科技手段改善用户获取金融信息的体验，具有一定的社会价值和使命感，符合腾讯“科技向善”的理念。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号用户为本，科技向善
创新程度积极采用新技术
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