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ATH事业群-AI金融产品运营专家-杭州/北京
ATH事业群-AI金融产品运营专家-杭州/北京
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产品运营
产品运营
Rag
Sql
产品运营
大语言模型
客户培训
数据分析
金融合规
金融投研
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
AI+金融交叉前沿、技术成长空间大、大厂平台背书，但需适应互联网节奏与B端客户交付压力
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
比产品运营中位数高
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 3720 个在招 · 其中产品运营 约 110 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 产品运营 · 约 200 个在招
职位详情
关于这个职位
负责AI金融投研产品的企业客户运营，深入理解金融机构工作流程并制定落地策略
管理金融数据资源以支撑模型训练
策划客户培训体系并推动深度使用
协同产研团队优化Agent功能，同时确保运营策略符合金融合规要求
最低要求
本科及以上学历，金融、经济学、计算机等相关专业优先，3年及以上金融行业或金融科技产品运营经验
具备金融投研业务认知，熟悉券商/基金/银行的投研工作流程（财报分析、行业研究、调研纪要等），有券商研究所、资管或FinTech从业经历者优先
对大语言模型、Agent、RAG等AI技术在金融场景的应用有认知，对数据质量敏感，熟悉金融数据元的结构与特点
具备较强的数据分析能力，熟练使用SQL/Python/Excel，能独立进行数据提取、清洗与分析
沟通协作及问题解决能力突出，具备良好的跨部门协同意识，工作严谨细致、责任心强
工作职责
负责金融投研AI产品的企业客户运营，深入理解券商、基金、银行等金融机构的投研工作流，结合AI能力设计产品落地策略
负责金融数据资源的引入与管理，包括行情数据、公告信息、研报数据等，为模型训练与产品功能提供高质量数据支撑
策划并执行金融客户的onboarding方案与培训体系，输出行业最佳实践案例，推动客户在投研、风控、合规等场景的深度使用
与产品、算法团队紧密协作，将客户反馈转化为产品需求，持续优化金融Agent的专业性与准确性
持续关注金融科技行业动态与监管趋势，确保产品运营策略符合金融合规要求
优先资格
关注金融科技行业动态，熟悉国内外金融AI产品（如DianJin、万得基等）者加分
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与金融科技交叉前沿，接触头部券商/基金核心业务流
- 依托大型云平台资源，技术栈与数据生态完善
- 职业天花板高，易积累稀缺的“金融+AI”复合经验
- 需兼顾业务理解与技术边界，跨团队协调成本高
- 金融合规与监管政策变化快，对策略敏锐度要求极高
缺点 / 挑战
- 初期可能面临客户教育周期长、落地见效慢的压力
- 适合具备金融背景且对AI技术有强烈兴趣的复合型运营人才，偏好挑战高壁垒业务、追求长期职业复利的求职者
角色解读
- 可向高级金融产品专家、垂直领域AI解决方案架构师或金融业务线负责人发展
- 也可横向拓展至AI产品管理或战略咨询方向
- 深入金融机构业务场景，制定AI投研产品的商业化落地与客户运营策略
- 搭建客户培训与Onboarding体系，提升产品在投研、风控等核心场景的使用率
- 收集客户反馈并协同产研团队迭代Agent功能
- 掌握金融投研业务流程与合规要求
- 熟悉大语言模型、Agent及RAG技术原理及其在金融数据中的应用
- 具备扎实的SQL/Python数据分析与清洗能力
- 优秀的跨部门沟通与项目推进能力
申请策略
- 提前研究目标公司在金融领域的最新产品动态
- 准备1-2个针对传统金融机构数字化转型的AI落地思考，面试时展现业务洞察力
- 突出过往B端产品运营成果（如客户增长、活跃度提升、转化率数据）
- 详细列举主导的客户培训/Onboarding项目案例
- 强调SQL/Python数据处理实战经验及AI工具落地效果
- 系统学习LLM基础原理与Prompt Engineering
- 补充金融合规与风控基础知识
- 练习将业务痛点转化为AI产品需求的能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答业务案例
- 针对技术问题，先定位数据/提示词/模型层问题，再给出A/B测试或人工复核机制
- 合规类问题强调“底线思维+敏捷迭代”双轨策略
- 请分享一个你主导的B端产品客户成功/运营案例，如何衡量效果？
- 如果券商研究员反馈AI生成的研报摘要不准确，你会如何排查并推动解决？
- 如何平衡AI产品的快速迭代与金融行业的强合规要求？
- 请说明你对RAG技术在金融场景落地的理解
- 梳理个人过往项目中与AI/数据相关的核心贡献
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
头部互联网企业薪酬福利体系成熟，结合岗位经验要求与市场水平，整体补偿性动机满足度较高。
薪资信号偏高 (2.5千–4.0万/月)
成长发展
90较高
岗位深度融合大模型、Agent等前沿AI技术与金融投研业务，技术迭代快且业务壁垒高，为员工提供极强的技能成长与跨界发展空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、Agent、RAG、SQL、Python
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网业务节奏较快，B端客户运营需响应客户需求与内部产研协同，工作强度中等偏上；JD未明确提及弹性办公或WLB保障，整体生活化动机满足度一般。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
致力于通过AI技术赋能金融机构投研提效与合规升级，契合金融科技行业发展趋势，具备一定的行业价值与社会意义。
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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